FTIR-ATR结合模式识别鉴别橄榄油掺伪：高效快速的橄榄油与大豆油辨识技术

本文主要探讨了衰减全反射傅里叶变换红外光谱法(FTIR-ATR)在橄榄油中掺杂大豆油检测中的应用，通过模式识别技术来构建快速、准确的鉴别模型。研究过程中，选取了不同品牌纯橄榄油、纯大豆油以及混合橄榄油样本，分析其625~4000 cm⁻¹波段的光谱数据。首先，利用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行降维处理，以减少冗余信息并提取关键特征。接着，采用两种模式识别方法进行区分：Fisher判别分析和多层感知器神经网络。 Fisher判别分析结果显示，对原始数据经过小波去噪处理后，鉴别效果最优，其原始判别的准确率高达100%，交叉验证准确率也达到了97.1%，显示出该方法在区分纯橄榄油和掺杂大豆油样品方面的高精度。另一方面，多层感知器神经网络鉴别模型在训练集和测试集上的分类准确率均为100%，这表明神经网络模型在识别复杂光谱模式上同样表现出色。 FTIR-ATR结合模式识别（包括PCA和Fisher判别分析、神经网络）为橄榄油的掺杂鉴别提供了一种高效且可靠的手段。这种方法不仅能够有效识别出纯橄榄油和掺杂的大豆油，还具备操作简单、速度快的优点，对于食品质量控制和市场监督具有重要意义。因此，这项研究对于提升橄榄油产品质量检测技术，防止假冒伪劣产品流通具有实际价值。此外，它也为其他领域如食品安全、化学物质分析等领域提供了借鉴，展示了红外光谱技术在现代分析化学中的重要作用。