writer：卞希慧，劉雨，王瑤，張強，張妍*
keywords：紫蘇油，紫外可見光譜，化學模式識別，真偽鑒別
source：期刊
specific source：分析測試學報, 2024
Issue time：2025年
作為高經濟價值且昂貴的非常規植物油，紫蘇油易被低價食用油摻假。由于食用油的勻質性及其組成的復雜性，傳統鑒別方法難以快速準確地鑒別真偽。本文探索了紫外可見光譜結合化學模式識別對紫蘇油真偽鑒別的可行性。首先購買了40個純紫蘇油樣品，并將大豆油、棕果油分別按一定的比例加入到純紫蘇油中配制了51個二元摻偽和63個三元摻偽紫蘇油樣品，然后根據鑒別目的不同，將154個總樣品劃分為兩個數據集，一個是由40個純紫蘇油和114個摻偽紫蘇油構成的真偽紫蘇油二分類數據集，另一個是由40個純紫蘇油、51個二元摻偽和63個三元摻偽紫蘇油構成的真偽紫蘇油三分類數據集。采用主成分分析（principal component analysis, PCA）、獨立簇類軟模式（soft independent modeling of class analogy, SIMCA）、偏最小二乘-判別分析（partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA）和極限學習機（extreme learning machine, ELM）四種方法，依次對以上兩個數據集進行分類。同時為了評估各數據集在不同分類模型的表現，使用混淆矩陣可視化預測結果。結果表明，在二分類和三分類中，PLS-DA均為最佳模型，準確率分別為98.04%和100%。因此，紫外可見光譜結合化學模式識別可以實現真偽紫蘇油的快速準確鑒別。