第33卷，第11期 2013年11月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 33,No.11 -pp2997-3001
November : 2013
拉曼光谱和MILS-SVR的食用油脂肪酸含量预测研究
邓之银，张冰，董伟，王晓萍
浙江大学现代光学仪器国家重点实验室，浙江杭州310027
摘要为实现食用植物油中饱和脂肪酸、油酸、亚油酸含量的快速预测，对一批纯食用油以及不同比例两两混合油共91个样晶进行广拉受光谱检测，在8002000cm一范围内，通过基于寻峰算法的自动确定支点的基线拟合方法，对获得的光谱数据进行预处理，提取八个特征峰作为拉曼光谱的特征值。以这些特征值为输人，以样晶油中实际饱和脂肪酸、油酸、亚油酸含量为输出，运用偏最小二乘回归（PLS)和多输出最小二乘支持向量回归机（MLS-SVR)方法，分别建立了可以同时预测三种脂肪酸含量的数学模型，结果表明 MLS-SVR方法具有较好的效果。将MLS-SVR模型的预测结果与气相色谱法结果相比较，可得到三种脂肪股的预测均方根误差分别为0.4967%，0.8400/%和1.0199%，相关系数分别为0.8133，0.9992和 0.9981；对未知样品三种脂肪酸的预测均方根误差不超过5%。表明，拉受光谱和MLS-SVR相结合的食用油脂肪酸含量预测方法，具有快速、简便、无损、准确等优点，为食用油脂肪酸含量分析提供了一种可行的方法。
关键词食用植物油；拉曼光谱；脂肪酸含量；多输出最小二乘支持向量回归机
中图分类号：0657.37
引言
文献标识码：A
DOI: 10, 3964/j issn. 1000-0593 (2013 )11-2997-05
脂肪酸成分的预测等[13]
食用植物油主要成分是饱和脂肪酸（saturated fattyacid，
SFA）、油酸（Oleic)和亚油酸（Linoleie）)。本研究采用拉曼光
常用的玉米油、花生油、大豆油、葵花籽油和橄榄油等食用植物油，包含有不同比例的脂肪酸、维他命、矿物质等多种营养物质。由于不同种类食用油的价格差别很大，受经济利益驱使，出现了以次充好以及如地沟油等流通于市场的状况，对消费者的利益和身体健康造成危害。因此开展食用油组分和品质的检测研究，对于食品安全以及制定油品的行业标准有着积极的意义，
食用油品质分析的研究热点主要集中在不同种类纯油样
品的鉴别，以及掺假现象中已知接伪油类型的接伪量分析。较为有效的方法有气相色谱法（GC)}，气相色谱质谱联用法(GC-MS)3,3]，以及高效液相色谱法（HPLC)+I等。但是上述方法检测耗时长，设备操作比较复杂，不利于推产和实时快速的分析。目前，振动光谱结合化学计量学方法应用于食用油检测的研究也比较产泛，例如近红外光谱法(NIR).6)、中红外光谱法（MIR)")、傅里叶变换红外光谱法了8、拉曼光谱法312等，已应用于食用油掺伪量的分析研究，油品中的亚油酸和α-亚麻酸的含量分析，以及某些
收稿日期：2013-03-05，修订日期：2013-06-02
基金项目：国家自然科学基金项目(61036012)资助
谱和多输出最小二乘支持向量回归机（multi-outputleast squares supportvector regression，MLS-SVR）相结合的方法，开展食用油中SFA，Oleic和Linoleic含量的预测，取得较好结果。该方法具有快速、简便、无损、准确等优点，为食用油脂肪酸含量分析提供了一种可行的方法。
1方法与原理 1.1拉曼光谱技术
拉曼光谱是由印度科学家Raman于1928年发现的一种散射光谱。拉曼光谱提供了物质分子的简正振动频率及有关振动能级的信息，这些信息只与被测物质的分子振动和转动能级有关，因此拉曼光谱具有物质的指纹特征。通过这个特征与已知物质的拉曼光谱进行比对，可进行被测物质的组分分析；除定性分析外，还可利用拉曼特征峰强度与物质分子
浓度成正比的关系进行组分的定量分析， 1.2支持向量机
作者简介：邓之银，1988年生，浙江大学光电信息工程学系硕士研究生
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