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近紅外光譜法主成分分析6種植物油脂的研究
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本文由 步琦實(shí)驗(yàn)室設(shè)備貿(mào)易(上海)有限公司 整理匯編
2024-09-22 19:29 635閱讀次數(shù)
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近紅外光譜法主成分分析6種植物油脂的研究
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近紅外光譜法主成分分析6種植物油脂的研究
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2012-09-08 00:00
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氣相色譜法SIMCA模式識(shí)別9種植物油脂的可行性研究
- 摘要:通過 Soft IndependentMode領(lǐng)ofClassAnalogy (SIMCA)模式識(shí)別方法區(qū)分花生油、大豆
油、米糠油、棕櫚油、菜籽油、玉米油、棉籽油、葵花籽油和芝麻油 9種植物油脂.采用氣相色譜
法分析 9種植物油脂 219個(gè)樣品的脂肪酸 ,用面積歸一化法得到每個(gè)植物油脂的各脂肪酸相
對(duì)含量.以每種植物油脂中 9個(gè)脂肪酸的相對(duì)含量為變量 ,采用 SIMCA分析技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)
處理 ,隨機(jī)取 2/3的樣品作定標(biāo)集 ,1/3作驗(yàn)證集 ,對(duì) 9種植物油脂的訓(xùn)練集進(jìn)行主成分分析
(PCA) ,并通過交互驗(yàn)證建立各油脂種類的 PCA模型 ,再利用訓(xùn)練集樣本建立的 SIMCA判別
模型對(duì)驗(yàn)證集樣本進(jìn)行驗(yàn)證.結(jié)果顯示 , SIMCA可以對(duì) 9種植物油脂分別聚類和識(shí)別 ,各種植
物油脂的 SIMCA分析的聚類精度均為 1**%,除了芝麻油的驗(yàn)證識(shí)別準(zhǔn)確率為 75%外 ,其他
均為 1**%.[詳細(xì)]
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2020-04-26 17:54
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2011-06-15 00:00
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- 高價(jià)值商品的質(zhì)量不合格現(xiàn)象,其實(shí)并不鮮見,如食品。這些商品可能被無良的供應(yīng)商摻假,以提高他們的利潤。但是很不幸,判斷這些商品是否被摻假并不容易。一種通常可能被摻假的高價(jià)值產(chǎn)品就是蜂蜜。不誠實(shí)的供應(yīng)商,在產(chǎn)品中添加玉米糖漿,既保留了甜味,外觀上又不會(huì)產(chǎn)生明顯的區(qū)別。如果不進(jìn)行檢測,很難判斷哪些蜂蜜摻假了,而哪些沒有。傳統(tǒng)的摻假蜂蜜的檢測方法,非常耗時(shí),且費(fèi)用很高。欺詐性的貼假標(biāo)簽也是一個(gè)主要問題。傅里葉變換近紅外光譜法(FT-NIR)提供了一種快速、準(zhǔn)確度高的測試方法,可以進(jìn)行蜂蜜中摻雜物的檢測。為了優(yōu)化該技術(shù)的有效性,對(duì)不同的數(shù)據(jù)模型方法進(jìn)行了測試。[詳細(xì)]
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2018-08-17 10:00
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2007-04-18 00:00
期刊論文
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