第32卷，第6期 2012年6月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 32,No. 6, pp1554-1558
June,2012
基于拉曼光谱和最小二乘支持向量机的橄榄油掺伪检测方法研究
章颖强，董伟，张冰，王晓萍”
浙江大学光电系，浙江大学现代光学仪器国家重点实验室，浙江杭州310027
摘要为实现橄榄油中掺伪油类型的识别和掺伪量预测，对掺人菱花籽油、大豆油、玉米油的橄概油共 117个样品进行拉受光谱检测，并用基于多重选代优化的最小二乘支持向量机模型对掺人油的类型进行识别，综合识别率为97%。同时分别采用最小二乘支持向量机、人工神经网络模型、偏最小二乘回归建立橄榄油中葵花籽油、大豆油、玉米油含量的拉受光谱定标模型，结果显承最小二乘支持向量机具有优的预测效果，其预测均方根误差（RMSEP)在0.0074~0.0142之间.拉受光谐结合最小二栗支持向量机可为横横油掺伪检测提供一种精确、快速、简便、无损的方法。
关键词拉曼光谱；最小二乘支持向量机；橄榄油掺伪：多重送代优化
中图分类号：0657.3
引言
文献标识码：A
DOI; 10, 3964/j, issn, 1000-0593(2012)06-1554-05
(CC）数量的差异，而非极性基团（CC）的拉曼活性远高于其红外活性，因此拉曼光谱更适用于对食用油的检测5]，国内鲜有将拉受光谱用于橄榄油分析的报道，
橄榄油是用成熟橄榄鲜果直接物理冷压和油水分离制取的油脂。根据欧盟（EEC2568/91)标准，特级初榨橄榄油含有90%以上的不饱和脂肪酸，富含对人体有极高的营养价值的多酚类物质，被称为液体黄金”。目前，世界市场上的橄榄油价格是普通植物油的3～5倍，受经济利益驱使，一些不法商人在橄榄油中掺人廉价植物油，作为纯橄榄油出售，这不但会导致消费者的经济损失，还会对消费者的身体健康造损害。
由于掺人植物油的脂肪酸组成和橄榄油较为接近，识别困难，因此橄榄油的掺伪识别一直是国内外学术界的研究热点。传统橄榄油掺伪检测方法有高效减相色谱法(HPLC)[) 气相色谱法(GC))以及气相色谱质谱联用法(GC-MS)[等，这方法有使用的设备昂贵、操作要求高、耗时长等缺点，目前，将振动光谱应用于撤横油掺伪检测的研究正在展开。
例如：中红外光谱法(MIR)[4)
里叶红外光谱法[7.8
、近红外光谱法(NIR)[S.6)
、拉荧光谱法[9.t0]
等。拉受光谱是。
非弹性的射光谱，具有优秀的指纹能力，在10
4.000
cm""范围内，拉受特征峰与有机分子官能基团对应，其锐利的谱线可以反映出有机分子结构的细微变化，从面提高检测精度，由于食用油脂防酸之间的差异主要是碳碳双键
收稿日期：2011-11-25，修订日期：2012-02-25
基金项目：国家自热科学基金重点项目（61036012)资助
目前橄榄油掺伪检测研究的热点主要集中于多种纯油样品之间的区分以及已知掺伪油类型的掺伪量分析，而实际应用中往往无法预知掺伪油的类型，关于榄油中掺伪油类型识别的研究刚起步。Capote等通过对GC-MS获取的橄榄油脂肪酸信息进行KNN建模，实现掺伪油类型的识别，识别率为88%，能够正确识别大多数样品，但由于使用了 GC-MS存在传统方法所带来的缺点：难以推广应用，Mag
gi0
等采用
一种多次尝试的策略，将样本红外光谐数据代
人多个类型掺伪油的偏最小二乘回归(PLSR)模型，根据预测值和标准下限的比较来判断样本是否属于该类型接伪油，该方法具有较高的识别率，但过程相对繁项。
本研究使用拉受光谱检测系统对117个掺伪微稳油样本进行光谱扫描，并采用基于多重送代优化的量小二乘支持向量机分类法(LS-SVC)对得到的数据进行建模，实现了橄榄油中掺伪油类型的识别，取得良好的效果；在此基础上用对应掺伪油类型的最小二乘支持向量机回归模型(LS-SVR)对撤概油的掺伪程度进行定量预测，结果令人满意。本方法具有精确、快速、简便、无损等优点，对于实际生活中的食用油检测有较高的指导意义和应用价值。
作者简介：章预强，1987年生，浙江大学光电信息工程学系硕士研究生
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万方数据
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