摘要目的 基于傅里叶变换衰减全反射红外光谱(attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy,ATR-FTIR)结合聚类判别分析等化学计量学方法,建立山茶油、大豆油、玉米油、葵花籽油和花生油5种植物油的快速鉴别模型,及山茶油掺假模型.方法 采集山茶油、大豆油、玉米油、葵花籽油和花生油5种植物油共99份样品,并按照不同质量百分比(掺伪5％～95％)将大豆油、葵花籽油、玉米油、1∶1玉米大豆油、花生油、棕榈油掺入到山茶油中,获得掺假山茶油样品196份,采集600～4000 cm-1波段的红外光谱信息,建立偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)、主成分分析-判别分析(principal component analysis-linear discriminant analysis,PCA-LDA)、K 最近邻分类算法(K-nearest neighbor,KNN)以及数据驱动型簇类独立软模式分类(data driven soft independent modelling of class analogy,DD-SIMCA)模型,并比较各方法建模效果,确定最优识别模型.结果 各样品组红外吸收光谱非常类似,具有相似的特征峰数、峰位置和峰形.DD-SIMCA建立的鉴别模型能将山茶油和其他类别植物油样本完全分开;PLS-DA、PCA-LDA和KNN模型判别经分析比较,发现利用PLS-DA和PCA-LDA模型在5种植物油的分类中校正集和预测集中的各样本的预测值与实际值很接近,除了花生油以外其余种类植物油的校正集和预测集样本的识别率和预测正确率均为100.0％;ATR-FTIR结合PLS的计量学方法能够准确进行山茶油掺假定量分析,可用于掺杂大豆油、玉米油、葵花籽油等的定性定量分析,结果可靠,最低检出限可达5％.结论 ATR-FTIR结合聚类判别分析等化学计量学方法实现对山茶油掺假的高效识别.