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—— 中国食品杂志社
该研究使用紫外可见光分光光度计采集食醋及不同比例掺假食醋的紫外可见吸收光谱,运用萨维茨基-戈雷（SG）平滑、一阶导数对光谱数据进行预处理,借助竞争性自适应重加权采样法（CARS）对高维光谱进行特征提取,利用提取后的低维光谱数据建立支持向量机（SVM）模型,应用模型对食醋及掺假低压羰基化法冰乙酸食醋样本进行鉴别,并对比不同核函数构建SVM模型的鉴别正确率,以期基于紫外可见吸收光谱结合模式识别建立一种食醋掺假低压羰基化法冰乙酸的鉴别方法。结果表明,使用线性核函数、多项式核函数构建的SVM模型对食醋及掺假低压羰基化法冰乙酸食醋的鉴别正确率均为100%,采用径向基核函数、Sigmoid核函数构建的SVM模型对食醋及掺假低压羰基化法冰乙酸食醋的鉴别平均正确率可达到90%,说明基于紫外可见吸收光谱结合模式识别建立了一种经济、高效、准确的食醋掺假低压羰基化法冰乙酸的鉴别方法,为食醋安全质量监督提供了一个创新的可行的方向。
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