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—— 中國食品雜志社
本研究提出了一種基于拉曼光譜與光譜特征區(qū)間篩選算法實現(xiàn)植物調(diào)和油中高價值植物油含量快速定量檢測的方法。首先，將粒子群優(yōu)化（particle swarm optimization，PSO）算法與灰狼優(yōu)化（grey wolf optimization，GWO）算法融合構(gòu)建混合智能優(yōu)化算法，即PSOGWO算法。其次，將PSOGWO與組合移動窗口（combined moving window，CMW）策略結(jié)合構(gòu)建新型的拉曼光譜特征區(qū)間篩選算法，即PSOGWO-CMW算法。然后，將玉米油（corn oil，CO）和特級初榨橄欖油（extra virgin olive oil，EVOO）以不同比例配制為CO-EVOO植物調(diào)和油，并采集其拉曼光譜。將拉曼光譜輸入偏最小二乘回歸、PSO-CMW、GWO-CMW和PSOGWO-CMW模型預測EVOO含量，并比較建模效果。結(jié)果表明，PSOGWO-CMW模型具有最佳的預測性能。采用本方法與氣相色譜-質(zhì)譜法分別檢測真實的CO-EVOO植物調(diào)和油樣本中EVOO含量，結(jié)果表明兩者的檢測性能無顯著差異。本方法快速、準確，亦可用于其他植物調(diào)和油中高價值植物油含量的快速定量檢測。
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