脂肪酸分析结合SlMCA法识别食用调和油的研究
通过Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMCA)模式识别方法分析16种二元食用调和油,采用气相色谱法分析16种二元食用调和油537个样品的脂肪酸组成和相对含量。以每种调和油中9个脂肪酸的相对含量为变量,采用SIMCA分析技术进行数据预处理,选择合适的主成分数,对每种调和油的训练集进行主成分分析(PCA),并通过交互验证建立各油脂种类的PCA模型,再利用训练集样本建立的SIMCA判别模型对验证集样本进行验证。结果显示,SIMCA法可以对16种二元调和油100％的聚类和识别,且在实验数据范围内可以识别的最低质量百分含量为1％。
食用调和油 脂肪酸 模式识别 SIMCA
黄月华 霍权恭 范璐 李娟 钱向明 江秀明 何丽君 向国强 赵文杰
河南工业大学,河南郑州450001
国内会议
上海
中文
182-182
2010-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）