运用模拟UV数据的KICA-SVR模型同时测定饮料中多种色素的含量

摘要

在模拟水性饮料和实际饮料样品中加入不同种类和含量的色素,运用核独立成分分析(KICA)法提取样品的紫外-可见(UV)光谱数据中独立组分(IC)信息,以IC的系数矩阵进行支持向量回归(SVR)处理并建立UV-KICA-SVR模型,用于直接预测各种色素的含量.用此方法测定水性饮料中柠檬黄、日落黄、诱惑红、苋菜红、胭脂红和亮蓝6种色素的含量,相对标准偏差分别为1.5%,2.2%,2.0%,2.5%,2.6%和1.2%,检测限分别为0.5 mg·L-1,0.5 mg·L-1,0.5 mg·L-1,1.0 mg·L-1,1.0 mg·L-1和0.5 mg·L-1.