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—— 中国食品杂志社
为能够快速、无损检测专用煎炸油的极性组分含量，采集不同煎炸时间下煎炸油样本的拉曼光谱图。为建立稳定性高、误差小、精度高的模型，研究不同预处理方法对模型效果的影响，建立相应的偏最小二乘回归模型以选择最优的光谱预处理方法。结果表明：标准正态变换处理后的偏最小二乘模型最优，预测均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP）为1.18，决定系数R2为0.940 4。其次，将标准正态变换处理后的光谱数据分别建立误差反向传播（error back propagation，BP）算法和径向基函数算法神经网络模型，通过比较稳定性以及误差大小，得出采集到的拉曼光谱经过标准正态变换处理后采用BP神经网络建立的模型效果最好，RMSEP为0.032 6，R2为0.972。该方法可以用作专用煎炸油极性组分的快速分析。
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