茶油掺伪定性鉴别模型的对比分析

作者：孙婷婷; 钟瑾璟; 刘剑波; 任佳丽; 钟海雁; 周波^*

来源：中国粮油学报, 2022, 37(11): 245-252.

DOI：10.20048/j.cnki.issn.1003-0174.000540

• 茶油
• 偏最小二乘回归模型
• 多元线性回归模型
• 脂肪酸
• 甘油三酯

为了解决茶油掺伪其他植物油的掺伪量定量预测问题，本研究基于14个特征性脂肪酸和甘油三酯指标，设置高/低两种不同掺伪梯度，运用Python语言构建并对比分析了偏最小二乘回归(PLSR)模型和多元线性回归(MLR)模型用于掺伪茶油掺伪量的定量预测的效果。研究表明，PLSR模型对掺伪茶油的定量预测效果不理想，高掺伪梯度下PLSR模型的平均RMSE值高达1.99,低掺伪梯度下PLSR模型的平均R2值(0.8888)较低，平均RMSE值(0.906 6)较高。除了对棕榈油掺伪量的定量预测效果较差外，在高/低掺伪梯度下MLR模型定量预测能力较强，平均R2值达到了0.999 873/0.993 572,平均RMSE值为0.146/0.136。结果表明MLR模型可用于不同掺伪质量分数和梯度下茶油掺伪不同食用植物油的掺伪量定量预测问题，效果较好。

• 单位
  海普诺凯营养品有限公司; 中南林业科技大学