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—— 中国食品杂志社
油茶籽油商业价值高，有必要开发快速准确的油茶籽油掺伪鉴别方法。本实验研究低场核磁共振（low-field nuclear magnetic resonance，LF-NMR）弛豫特性结合支持向量机（support vector machine，SVM）鉴别油茶籽油掺伪的可行性。在比较了油茶籽油、3 种其他种类的正常/氧化的食用油及多种二元掺兑油样的LF-NMR弛豫特性的基础上进行主成分分析，设计了具有二叉树结构的SVM多分类器，采用ReliefF算法进行特征筛选，建立并验证了油茶籽油掺伪的SVM鉴别模型。研究表明，油脂种类、氧化程度及掺兑比例均会影响油样的LF-NMR弛豫特性。当特征数为9时，SVM多分类模型性能最佳，准确率可达90.77%，对油茶籽油、掺兑类型及比例的平均召回率为90.87%、精确率为90.83%、F1分数为0.90。这表明基于LF-NMR弛豫特性的SVM模型可用于油茶籽油的掺伪鉴别。
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