【摘 要】
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通过对油脂近红外吸光度的分析研究,提出了一种快速无损鉴别地沟油的新方法。首先运用主成分分析法对预处理后的各油脂光谱数据进行聚类分析并获取油脂的近红外指纹图谱,然后
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,自动化研究所,
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通过对油脂近红外吸光度的分析研究,提出了一种快速无损鉴别地沟油的新方法。首先运用主成分分析法对预处理后的各油脂光谱数据进行聚类分析并获取油脂的近红外指纹图谱,然后选用前4个主成分作为最小二乘支持向量机的输入变量,建立PCA-LS-SVM预测模型,实现地沟油的鉴别。实验共选用6种油脂,每种选用35个样本建模,20个样本验证,结果表明,近红外光谱技术结合PCA-LS-SVM方法能够定性有效地识别油脂的种类,为地沟油的鉴别开创了新前景。
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