拉曼光谱结合光谱特征区间筛选算法快速定量鉴别植物调和油品质

作者：吴升德; 姜鑫; 李爱琴; 郭志明^*; 朱家骥^*

来源：食品科学, 2023, 1-15.

• 拉曼光谱
• 植物调和油
• 智能优化算法
• 光谱特征区间筛选
• 定量鉴别

提出了一种基于拉曼光谱与光谱特征区间筛选算法实现植物调和油中高价值植物油含量快速定量检测的方法。首先，将粒子群优化（particle swarm optimization， PSO）算法与灰狼优化（grey wolf optimization， GWO）算法融合构建混合智能优化算法，即PSOGWO算法。其次，将PSOGWO与组合移动窗口（combined moving window， CMW）策略结合构建新型的拉曼光谱特征区间筛选算法，即PSOGWO-CMW算法。然后，将玉米油（corn oil， CO）和特级初榨橄榄油（extra virgin olive oil， EVOO）配比作为CO-EVOO植物调和油，并采集其拉曼光谱。将拉曼光谱输入偏最小二乘回归（partial least squares regression， PLSR）、PSO-CMW、GWO-CMW和PSOGWO-CMW模型预测EVOO含量，并比较建模效果。结果表明，PSOGWO-CMW模型具有最佳的预测性能。采用本方法与气相色谱-质谱法分别检测真实的CO-EVOO植物调和油样本中EVOO含量，结果表明，两者的检测性能无显著性差异。本方法快速、准确，亦可用于其他植物调和油中高价值植物油含量的快速定量检测。

• 单位
  食品与生物工程学院; 江苏大学; 盐城工学院