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基于CARS-PLS的食用油脂肪酸近红外定量分析模型优化

         

摘要

采用CARS波长变量挑选方法优化建模,对食用油中4种主要脂肪酸(棕榈酸、硬脂酸、油酸和亚油酸)进行近红外定量分析。应用预测浓度残差法剔除奇异样本后,对样品集光谱进行标准化预处理,通过CARS优选出的波长变量分别建立4种脂肪酸的偏最小二乘法(PLS)模型。与采用OPUS软件自动优化建模相比,CARS法所建模型的决定系数(R2)、交叉校验均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)都优于后者所建模型。CARS法有效地简化了模型,且所挑选出的特征波长较少。

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