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气相色谱结合化学计量学用于6种食用植物油的分类

来源期刊:分析试验室2016年第11期

论文作者:张方圆 吴凌涛 林晨 蔡大川 王李平 方丽 林泽鹏

文章页码:1254 - 1258

关键词:植物油;橄榄油;气相色谱;指纹图谱;化学计量学;

摘    要:运用气相色谱法对6类植物油(大豆油、花生油、茶籽油、菜籽油、玉米油、橄榄油)的脂肪酸组成进行分析,构建植物油的指纹图谱,对植物油进行鉴别和分类。本工作采用遗传-偏最小二乘法(GA-PLS)筛选出7个有效特征变量作为输入变量,采用主成分分析法(PCA)和有监督模式识别法(径向基函数神经网络(RNF-ANN),线性判别分析(LDA)和最小二乘-支持向量机(LSSVM))进行建模分析。结果表明,PCA能够较好地区分六类植物油,而在植物油种类判别分析中,LDA的预报结果最佳。本文提出的方法能够准确直观地区分植物油种类,可用于食用植物油的鉴别和掺杂食用植物油的鉴定。

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气相色谱结合化学计量学用于6种食用植物油的分类

张方圆1,2,吴凌涛1,2,林晨1,2,蔡大川1,2,王李平1,2,方丽1,2,林泽鹏1,2

1. 中国广州分析测试中心2. 广东省化学危害应急检测技术重点实验室

摘 要:运用气相色谱法对6类植物油(大豆油、花生油、茶籽油、菜籽油、玉米油、橄榄油)的脂肪酸组成进行分析,构建植物油的指纹图谱,对植物油进行鉴别和分类。本工作采用遗传-偏最小二乘法(GA-PLS)筛选出7个有效特征变量作为输入变量,采用主成分分析法(PCA)和有监督模式识别法(径向基函数神经网络(RNF-ANN),线性判别分析(LDA)和最小二乘-支持向量机(LSSVM))进行建模分析。结果表明,PCA能够较好地区分六类植物油,而在植物油种类判别分析中,LDA的预报结果最佳。本文提出的方法能够准确直观地区分植物油种类,可用于食用植物油的鉴别和掺杂食用植物油的鉴定。

关键词:植物油;橄榄油;气相色谱;指纹图谱;化学计量学;

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