紫外光谱结合化学计量学检测初榨橄榄油掺伪研究
作者单位：钟诚,王兴国,金青哲,张东生,Zhong Cheng,Wang Xingguo,Jin Qingzhe,Zhang Dongsheng(江南大学食品学院,无锡,214122)薛雅琳,张东,Xue Yalin,Zhang Dong(国家粮食局科学研究院,北京,100037)
加工时间：2014-04-15
信息来源：中国粮油学报
关键词：初榨橄榄油;掺伪;偏最小二乘;人工神经网络;virgin olive oil;apartial least square;BP artificial neural networks
摘 要：以紫外光谱为技术手段,结合偏最小二乘法和BP人工神经网络2种化学计量学方法建立了初榨橄榄油/混合橄榄油二元掺伪体系的定量预测模型.试验结果表明,2种统计模型定量预测性能良好,偏最小二乘模型的训练集交叉验证均方根误差RMSEcv和预测集均方根误差RMSEP均达到0.011,预测值与真实值相关性达到0.996 2;BP人工神经网络迭代次数为61步,训练集拟合残差为9.684×10-5,网络预测值和真实值相关系数为0.998 3,对于5％以上掺伪比例的油样BP神经网络能够精确地预测.
027-87841330