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共轴双脉冲激光诱导击穿光谱和最小二乘支持向量机法定量分析植物油中铬
吴宜青 , 刘津 , 莫欣欣 , 孙通 , 刘木华
doi:  10.11895/j.issn.0253-3820.160514
利用共轴双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)技术对植物油(大豆油、花生油和玉米油)中的重金属铬(Cr)含量进行定量分析。采用Ava-Spec双通道高精度光谱仪采集样品的LIBS光谱,然后通过其LIBS谱线图确定了CN分子谱线(421.49 nm)、Ca原子谱线(422.64 nm)及Cr的3条原子谱线(425.39、427.43和428.87 nm),根据上述谱线建立了Cr元素的单变量定标模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)校正模型,并用验证样品对它们进行检验。研究结果表明,对于单变量定标法,大豆油、花生油及玉米油验证样品的平均预测相对误差(PRE)分别为12.57%,12.11%和13.72%;对于三变量LS-SVM法,其定标样品真实值与预测值之间的拟合度R2分别为0.9785,0.9792和0.9654,验证样品的平均PRE分别为8.92%,8.33%和10.98%;对于五变量LS-SVM法(增加两基体元素谱线变量),其定标样品真实值与预测值之间的拟合度R2分别为0.9895,0.9901和0.9855,验证样品的平均PRE分别为7.46%,8.96%和8.95%。由此可知,LS-SVM校正模型性能优于单变量定标法,且五变量LS-SVM校正模型性能优于三变量LS-SVM校正模型;采用LS-SVM法及引入合适的基体元素谱线(CN、Ca)能有效减小定量分析误差,提高LIBS技术对植物油中Cr含量预测的精度。
关键词: 双脉冲激光诱导击穿光谱, 最小二乘支持向量机, 植物油,
基于近红外光谱的食用植物油中反式脂肪酸含量快速定量检测及模型优化研究
莫欣欣 , 孙通 , 刘木华 , 叶振南
doi:  10.11895/j.issn.0253-3820.170329
利用近红外光谱技术对食用植物油中反式脂肪酸(Trans fatty acids,TFA)含量进行快速定量检测,并通过波段选择、预处理方法、变量筛选及建模方法对TFA含量预测模型进行优化。采用Antaris Ⅱ傅里叶变换近红外光谱仪在4000~10000 cm-1光谱范围采集98个食用植物油样本的近红外透射光谱,然后采用气相色谱法测定TFA的真实含量。首先,对样本原始光谱进行波段、预处理方法优选;在此基础上,采用竞争自适应重加权法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)筛选TFA相关的重要变量,最后应用主成分回归、偏最小二乘和最小二乘支持向量机方法分别建立食用植物油中TFA含量的预测模型。研究结果表明,近红外光谱技术检测食用植物油中的TFA含量是可行的,优化后的最佳预测模型的校正集和预测集R2分别为0.992和0.989,RMSEC和RMSEP分别为0.071%和0.075%。最佳预测模型所用的变量仅26个,占全波段变量的0.854%。此外,与全波段偏最小二乘预测模型相比,其预测集R2由0.904上升为0.989,RMSEP由0.230%下降为0.075%。由此表明,模型优化非常必要,CARS能有效筛选TFA相关的重要变量,极大减少建模变量数,从而简化预测模型,并较大提高预测模型的精度和稳定性。
关键词: 食用植物油, 近红外光谱, 模型优化, 竞争自适应重加权法变量筛选, 定量检测