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作者：齐文良;姜晴晴;额日赫木;
单位：山西师范大学食品科学学院;
摘要：选择花生油作为主要油品，并将大豆油、稻米油、菜籽油和棕榈油这4种低价食用植物油按照0%至50%的体积比例(以5%为梯度)混合制备了掺假油样。通过衰减全反射傅里叶变换红外光谱仪获取了掺杂样本的光谱信息，采用光谱理化值共生距离样本划分技术将样本光谱分为校正集(95个样本)和预测集(40个样本)，通过化学计量学方法构建并评估了花生油掺假的定量分析预测模型。研究结果表明，在1900～700 cm~(–1)的特征波段范围内，经过标准正态变量变换的预处理步骤，模型的预测能力得到了显著提升：校正相关系数达到了0.9933，预测相关系数为0.9754，校正均方根误差降至0.0167，预测均方根误差为0.0336，相对分析误差为8.4602。因此，该试验基于偏最小二乘法结合人工神经网络方法所构建的模型在检测花生油掺假方面展现了较高的预测准确性。
关键词：花生油;;衰减全反射红外光谱;;化学计量学;;掺假检测
基金资助：山西省高等学校科技创新项目(2024L152)
