红外光谱结合偏最小二乘法快速检测油茶籽油脂肪酸组成的模型建立与评价北大核心CSCD

为建立快速检测油茶籽油中脂肪酸组成的方法,利用傅里叶红外光谱仪扫描86个油茶籽油样品,红外光谱数据分别通过Savitzky-Golay平滑(SG)、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、一阶导数(FD)和二阶导数(SD)等5种方法进行降噪处理,然后以气相色谱测定的脂肪酸组成作为标准值,采用全波长偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(iPLS)和联合区间偏最小二乘法(siPLS)分别构建油茶籽油中主要脂肪酸(油酸、棕榈酸、亚油酸)的定量回归模型。结果表明:油酸、棕榈酸、亚油酸的红外光谱数据预处理分别以SG、SNV、SD较好;siPLS通过有效波段的选择可去掉更多的噪声,比PLS和iPLS建立的模型精确度高,油酸、棕榈酸、亚油酸的校正集和预测集的相关系数(R)分别为0.9479和0.8539、0.9008和0.9101、0.9793和0.9505。红外光谱结合siPLS更适用于油茶籽油脂肪酸组成的快速测定。