作者：卞希慧，刘雨，王瑶，张强，张妍*
关键字：紫苏油，紫外可见光谱，化学模式识别，真伪鉴别
论文来源：期刊
具体来源：分析测试学报, 2024
发表时间：2024年
作为高经济价值且昂贵的非常规植物油，紫苏油易被低价食用油掺假。由于食用油的匀质性及其组成的复杂性，传统鉴别方法难以快速准确地鉴别真伪。本文探索了紫外可见光谱结合化学模式识别对紫苏油真伪鉴别的可行性。首先购买了40个纯紫苏油样品，并将大豆油、棕果油分别按一定的比例加入到纯紫苏油中配制了51个二元掺伪和63个三元掺伪紫苏油样品，然后根据鉴别目的不同，将154个总样品划分为两个数据集，一个是由40个纯紫苏油和114个掺伪紫苏油构成的真伪紫苏油二分类数据集，另一个是由40个纯紫苏油、51个二元掺伪和63个三元掺伪紫苏油构成的真伪紫苏油三分类数据集。采用主成分分析（principal component analysis, PCA）、独立簇类软模式（soft independent modeling of class analogy, SIMCA）、偏最小二乘-判别分析（partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA）和极限学习机（extreme learning machine, ELM）四种方法，依次对以上两个数据集进行分类。同时为了评估各数据集在不同分类模型的表现，使用混淆矩阵可视化预测结果。结果表明，在二分类和三分类中，PLS-DA均为最佳模型，准确率分别为98.04%和100%。因此，紫外可见光谱结合化学模式识别可以实现真伪紫苏油的快速准确鉴别。