油脂酸价近红外光谱检测PLS建模方法研究

将目前广泛流行的近红外光谱分析技术应用于食用油脂酸价的检测。由于近红外光谱分析是一种间接检测方法,需要先利用校正集样本建立统计模型,然后再利用模型来预测未知样品性质,因此建立准确可靠的模型是近红外光谱分析的关键。详细介绍了偏最小二乘（PLS）回归的基本思想和建模方法。为使建立的校正模型更稳健,还研究了光谱波段选择。通过间隔偏最小二乘回归波段选择法进行特征波段提取,对提取的特征波段和全谱分别进行偏最小二乘回归建模,对比分析以说明波段选择的必要性。     

大豆油脂过氧化值的近红外光谱分析

首先采用碘量法测定油脂样品的过氧化值作为校正值,再使用近红外光谱仪采集油脂样品的光谱数据。在油脂过氧化值的定量分析中建立3 种校正模型,对比分析偏最小二乘回归(PLS)、多元线性回归(MLR)和主成分回归(PCR)的性能,确定最优模型为PLS。使用PLS 测定油脂过氧化值的性能结果为：校正集的相关系数0.916,预测集的相关系数0.922。