近红外光谱结合判别分析法初步鉴别食用植物油的质量

摘要

以过氧化值为参考,用偏最小二乘判别分析(PLSDA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)两种方法对食用植物油的近红外光谱进行建模和预测,初步鉴别食用植物油的质量。分析了数据中心化、方差比例、正交信号校正这三种不同的前处理方法对PLSDA预测结果的影响。对同种划分训练集和验证集方法的PLSDA,数据中心化的预测结果都较好。同时分析了Kennard-stone(KS)法及SPXY法这两种不同的划分训练集和验证集方法对PLSDA和LSSVM的预测结果的影响,结果表明训练集和验证集的划分方法对两者影响均较小。实验比较了PLSDA与LSSVM两种方法的判别能力,结果显示在以过氧化值为参考的基础上,两种方法判别能力相近,最高判别总正确率均达到94.3%。