Authentication of edible oils using an infrared spectral library and digital sample sets: A feasibility study
Authentication of edible oils using an infrared spectral library and digital sample sets: A feasibility study
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使用红外光谱库和数字样本集鉴定食用油：可行性研究
DOI：
10.1002/cem.3469
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发表时间：
2023
影响因子：
2.4
通讯作者：
Lavine, Barry K.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sota‐Uba, Isio;White, Collin G.;Booksh, Karl;Lavine, Barry K.
提出了一种利用红外光谱库中掺假食用油的数字化数据，通过傅里叶变换红外光谱（FTIR）鉴别两种食用油的方法。第一步是评估数字混合数据集。具体地，掺假食用油的IR光谱是使用适当的混合系数从食用油和相应的掺假物的IR光谱的数字混合实验数据计算的，以实现所需的掺假水平。为了确定两种食用油是否可以通过FTIR光谱进行区分，将两种食用油的纯IR光谱与使用遗传算法进行模式识别以解决三元分类问题的两种食用油数字混合的IR光谱进行比较。如果两种食用油及其二元混合物的IR光谱可从光谱数据的主成分图区分，则这两种食用油的IR光谱之间的差异具有足够的量值，以确保可以通过FTIR光谱获得可靠的分类。使用这种方法，验证食用油，如特级初榨橄榄油（EVOO）直接从库光谱的可行性。在这项研究中，数字和实验数据相结合，生成训练和验证数据集，以评估在FTIR光谱的掺假检测限。
A potential method to determine whether two varieties of edible oils can be differentiated by Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy is proposed using digitally generated data of adulterated edible oils from an infrared (IR) spectral library. The first step is the evaluation of digitally blended data sets. Specifically, IR spectra of adulterated edible oils are computed from digitally blending experimental data of the IR spectra of an edible oil and the corresponding adulterant using the appropriate mixing coefficients to achieve the desired level of adulteration. To determine whether two edible oils can be differentiated by FTIR spectroscopy, pure IR spectra of the two edible oils are compared with IR spectra of two edible oils digitally mixed using a genetic algorithm for pattern recognition to solve a ternary classification problem. If the IR spectra of the two edible oils and their binary mixtures are differentiable from principal component plots of the spectral data, then differences between the IR spectra of these two edible oils are of sufficient magnitude to ensure that a reliable classification by FTIR spectroscopy can be obtained. Using this approach, the feasibility of authenticating edible oils such as extra virgin olive oil (EVOO) directly from library spectra is demonstrated. For this study, both digital and experimental data are combined to generate training and validation data sets to assess detection limits in FTIR spectroscopy for the adulterants.
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