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基于化學(xué)計量學(xué)和FT-IR、GC-MS技術(shù)的食用油品質(zhì)分析

發(fā)布時間:2017-12-21 22:39

  本文關(guān)鍵詞:基于化學(xué)計量學(xué)和FT-IR、GC-MS技術(shù)的食用油品質(zhì)分析 出處:《鄭州大學(xué)》2016年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文


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【摘要】:食用油品質(zhì)的好壞與人們的身體健康息息相關(guān),由于利益驅(qū)使食用油的摻假以及以次充好現(xiàn)象層出不窮,本論文主要針對食用油市場的現(xiàn)狀開展研究工作。分別采用了傅里葉變換光譜技術(shù)以及氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù),對食用油品質(zhì)進(jìn)行分析,結(jié)合不同的化學(xué)計量學(xué)算法對食用油的種類進(jìn)行判別分析并對摻雜油進(jìn)行類別檢測以及對摻雜量進(jìn)行定量分析。文章的具體內(nèi)容包括以下幾個部分:1、簡要分析了目前食用油市場中食用油的摻假以及以次充好現(xiàn)象,明確了食用油品質(zhì)分析的重要意義,簡要介紹了目前國際上常用的食用油品質(zhì)分析方法,著重介紹了光譜法、色譜法等重要的化學(xué)分析方法以及支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等幾種重要的化學(xué)計量學(xué)算法。2、采用傅里葉變換紅外光譜法(FT-IR)結(jié)合偏最小二乘判別分析(PLSDA)來鑒別橄欖油的真實性。針對紅外光譜的樣本少、變量多的問題,提出一種改進(jìn)的蒙特卡洛無信息變量消除的變量篩選技術(shù),并與無信息變量消除、連續(xù)投影算法、競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法等進(jìn)行對比。結(jié)果可知,改進(jìn)的MC-UVE方法所選擇的變量數(shù)目少并且信息含量高,用這些變量所建的PLSDA模型得到的訓(xùn)練集和預(yù)測集的分類準(zhǔn)確率分別為97.6%和100%。該方法為橄欖油產(chǎn)品的質(zhì)量監(jiān)控與樣品分析提供了一種有效的檢測手段。3、利用氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用的分析方法分析測定大豆油、菜籽油、茶油、芝麻油、花生油和玉米油6種植物油的特征脂肪酸含量。然后通過支持向量機(jī)(SVM)結(jié)合遺傳算法(GA)構(gòu)建分類模型對6種植物油進(jìn)行聚類和識別。作為對比,我們同時采用了傳統(tǒng)的分類算法,如線性判別分析(LDA)、最小距離分類(MDC)。與LDA、MDC相比,GA-SVM能夠有效區(qū)分不同種類的食用油。此外,為了進(jìn)一步提高分類性能,我們采用了Kennard-Stone算法選擇有代表性的訓(xùn)練集樣本。結(jié)果表明,利用GC-MS技術(shù)結(jié)合GA-SVM和Kennard-Stone算法能夠較好地進(jìn)行植物油的聚類分析,該方法具有一定的可行性和應(yīng)用價值。4、采用隨機(jī)森林算法(RF)建立了橄欖油以及摻雜油的分類模型,并根據(jù)其相似性矩陣對分類結(jié)果可視化;根據(jù)隨機(jī)森林中變量的重要性排序,探討不同的變量數(shù)目對分析結(jié)果的影響。同時將RF的分類結(jié)果與目前廣泛應(yīng)用的PLSDA和SVM分類算法進(jìn)行對比。此外,我們還分別采用了RF、PLS和SVM對摻雜有花生油和菜籽油的橄欖油做了定量分析。結(jié)果表明,傅里葉變換紅外光譜結(jié)合隨機(jī)森林算法能夠有效地對橄欖油摻假進(jìn)行鑒別和定量分析。
【學(xué)位授予單位】:鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:O652;TS227

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6 劉s,

本文編號:1317455


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