9.4.3基于近红外光谱的芝麻油酸值定量分析

结合PLS法建立芝麻油的酸值定量分析模型，预处理方法为一阶导数+减去一条直线的方法，光谱范围选择4597.7～6051.8cm^-1。校正模型的主成分数为8，决定系数R²为0.9873, RM-SECV为0.0302；预测模型结果是主成分数为8，决定系数R²为0.9502, RMSEP为0.0497。校正集和测试集的估计值和真实值的相关图如图9-53所示。

图9-53 基于近红外光谱的芝麻油酸值模型结果图

9.4.4基于中红外光谱的芝麻油酸值定量分析

结合PLS法建立芝麻油的酸值定量分析模型，预处理方法为一阶导数+SNV方法，光谱范围选择2158.2～2939.3cm^-1和1379～1770.5 cm^-1。 校正模型的主成分数为9,决定系数R²为0.9883, RMSECV为0.0358；预测模型结果是主成分数为9，决定系数R²为0.9344, RMSEP为0.0693。校正集和测试集的估计值和真实值的相关图如图9-54所示。

9.4.5基于拉曼光谱的芝麻油酸值定量分析

结合PLS法建立芝麻油的酸值定量分析模型，预处理方法为一阶导数＋Norris导数7点平滑滤波的方法，光谱范围选择1000～1800cm^-1。建立的校正模型结果如图9-55所示，圆形样本点为校正样本，十字形样本点代表测试样本，所有的样本均分布在拟合曲线附近，模型的主成分数为6，决定系数R²为0.93723, RMSEC为0.0997。

样本的误差分布如图9-56所示，预测样本的RMSEP为0.191，预测误差为-0.4～0.3。

图9-54 基于中红外光谱的芝麻油酸值模型结果图

图9-55 芝麻油样本酸值的拟合值与真实值相关图

图9-56 芝麻油样本酸值的误差分布图

文章来源：《多光谱食品品质检测技术与信息处理研究》

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