Rapid detection of adulteration of olive oil with soybean oil combined with chemometrics by Fourier transform infrared, visible-near-infrared and excitation-emission matrix fluorescence spectroscopy: A comparative study

化学计量学 傅里叶变换红外光谱 偏最小二乘回归 主成分分析 化学 分析化学(期刊) 橄榄油 基质(化学分析) 光谱学 荧光光谱法 红外线的 傅里叶变换 线性判别分析 近红外光谱 红外光谱学 色谱法 荧光 人工智能 数学 食品科学 计算机科学 光学 有机化学 数学分析 物理 统计 量子力学
作者
Xiangru Meng,Chunling Yin,Libo Yuan,Yan Zhang,Ying Ju,Kehui Xin,Wenbo Chen,Kaidi Lv,Leqian Hu
出处
期刊:Food Chemistry [Elsevier BV]
卷期号:405: 134828-134828 被引量:57
标识
DOI:10.1016/j.foodchem.2022.134828
摘要

Several spectroscopic techniques have been used to detect olive oil adulteration. To evaluate the performance of these spectral techniques on this issue, this work performed a comparative study on identifying adulterated olive oil with different concentrations of soybean oil based on Fourier-transform infrared (FTIR), visible-near-infrared (Vis-NIR) and excitation-emission matrix fluorescence spectroscopy (EEMs) combined with chemometrics. Principal component analysis (PCA)/ multi-way-PCA analysis showed the feasibility of the three spectral methods for the identification of olive oil adulteration. The accuracy of FTIR and Vis-NIR based on partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) for adulterated olive oil was 100%, while the accuracy of EEMs based on unfold-PLS-DA was only 73%. The accuracy of EEMs combined with back-propagation artificial neural network based on self-weighted alternating trilinear decomposition is 100%. In comparison, FTIR and Vis-NIR are superior for the detection of olive oil adulteration due to the convenience of instrument operation and modeling.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
背后半烟发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
小泽完成签到,获得积分10
1秒前
3秒前
白华苍松发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
Antraliel发布了新的文献求助10
5秒前
听风者完成签到,获得积分10
5秒前
赵一曼发布了新的文献求助10
6秒前
识字岭的岭应助大马猴采纳,获得10
6秒前
阿芙乐尔完成签到 ,获得积分10
6秒前
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
12345发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
科目三应助aaaa采纳,获得10
9秒前
打打应助tian19998采纳,获得10
9秒前
10秒前
10秒前
11秒前
转圈晕倒发布了新的文献求助10
11秒前
深情安青应助piggybunny采纳,获得10
11秒前
Yuzu发布了新的文献求助100
12秒前
14秒前
min发布了新的文献求助10
14秒前
Johnny19完成签到,获得积分10
14秒前
TTS发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
16秒前
等待翎完成签到,获得积分10
16秒前
123完成签到 ,获得积分10
16秒前
遗落苏打完成签到,获得积分10
16秒前
17秒前
leaf完成签到 ,获得积分0
18秒前
19秒前
19秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 2000
Cronologia da história de Macau 1600
Earth System Geophysics 1000
Bioseparations Science and Engineering Third Edition 1000
Lloyd's Register of Shipping's Approach to the Control of Incidents of Brittle Fracture in Ship Structures 1000
BRITTLE FRACTURE IN WELDED SHIPS 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6126516
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7954465
关于积分的说明 16504093
捐赠科研通 5246034
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2801860
邀请新用户注册赠送积分活动 1783200
关于科研通互助平台的介绍 1654389