近红外光谱法SIMCA分析七种植物油脂
本文采用近红外光谱技术，结合SIMCA模式识别技术，研究区分花生油、大豆油、棉籽油、菜籽油、米糠油、芝麻油以及棕榈油等七种植物油脂的测定方法。以植物油脂的光谱信息作变量，应用NIRCa15.2软件的SIMCA分析技术进行数据分析，并讨论如何通过采用光谱与处理方法来提高模式识别技术(SIMCA)的分类判别效果。研究了不同来源的七种植物油脂168个样品的近红外透射光谱，随机取2／3的样品作训练集，1／3作验证集。结果显示，SIMCA可以对七种植物油脂分别聚类并识别，主成分数分别为9、5、8、5、6、2和9时，各种油脂的SIMCA分析的聚类精度均为100％，验证准确率100％。
近红外光谱法 SIMCA分析 植物油脂 光谱预处理
李娟 范璐 邓德文 周展明 吴存荣 唐怀建
河南工业大学化学化工学院，郑州，450001 瑞士步琪(Buchi)实验室仪器公司中国市场部，上海，200030 河南工业大学粮油食品学院，郑州，450001
国内会议
长沙
中文
380-385
2008-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）