换一批最小二乘支持向量机和脂肪酸融合信息应用于花生油掺伪玉米油检测
Detection of Peanut Oil Adulterated with Corn Oil Based on Information Fusion of Fatty Acid Composition and Least Squares Support Vector Machine
摘要将最小二乘支持向量机用于气相色谱分析实现对花生油掺伪玉米油的鉴别,基于油脂的全样和Sn-2位脂肪酸组成的不同,采用主成分分析消除融合数据中信息重叠的部分,利用粒子群优化最小二乘支持向量机的参数,对花生油的掺伪进行鉴别,识别率为100％;分别采用最小二乘支持向量机、偏最小二乘法和主成分回归对花生油中掺入玉米油含量进行预测,结果表明基于脂肪酸融合信息的最小二乘支持向量机的预测均方根误差和相关系数R2分别为3.452 1％和0.986 6,与偏最小二乘法和主成分回归法相比,最小二乘支持向量机具有更好的稳定性和预测精度,同时也为食用油的真伪鉴别及掺伪情况确定提供一种新方法.
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关键词
花生油最小二乘支持向量机脂肪酸组成掺伪分析peanut oilleast squares support vector machinefatty acid compositionadulteration analysis
分类号
TS207.3
栏目名称
DOI
10.7506/spkx1002-6630-201716037
发布时间
2017-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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