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油茶籽油（CAO）富含VE、植物甾醇、角鲨烯、多酚等多种自然抗氧化剂和活性物资，有“东方橄榄油”之称。由于CAO的市集价钱相对较高，导致市集上坐法商贩用廉价食用植物油掺伪CAO冒充纯CAO出售。行为一种新兴的无损快速检测技能，低场核磁共振（LF-NMR）分析技能在食用油品性分析边界应用世俗。赈济向量机（SVM）是一种基于结构风险最小化和统计学习表面的机器学习模子。SVM不仅具有细致的泛化才能，且有用幸免了传统分类算法中过学习、维数不幸、局部极小化等污点，因而在小样分内类中获取世俗应用。
上海理工大学健康科学与工程学院的林晓浪、傅利斌、王欣*等将LF-NMR检测技能与SVM分析法子相勾通，在对CAO、几种平常/氧化植物油及多种二元掺兑油样进行LF-NMR弛豫特质洽商及主因素分析（PCA）的基础上，以ReliefF算法进行特征筛选，减少数据冗余；基于LF-NMR弛豫特征和PCA想象SVM分类器，以完了更高效、更智能的CAO掺伪辨别。洽商可为LF-NMR勾通化学计量学法子应用于CAO保真检测提供参考。
1 不同油样的LF-NMR弛豫特质
1.1 CAO的LF-NMR图谱
图2A标明，各品牌CAO的T2衰减弧线险些访佛，均以最大信号幅度（6 275.95±111.41）开动衰减并在1 300 ms驾御衰减鼓胀。图2B中，CAO的单组分图谱（T2W）分散在106.55～112.35 ms，互异较小，图2C的多组分弛豫图谱均呈典型双峰分散，其中，T21峰位于5.13～15.69 ms，T22峰位于31.23～449.57 ms。各品牌的LFNMR特质相符度较高，这是由于食用油的LF-NMR弛豫特质与其脂肪酸碳链长度和主要脂肪酸含量密切相关，这有助于后续与其他植物油及掺伪样品分辩。
1.2 氧化/平常植物油的LF-NMR图谱
图3A标明，OxiCOO衰延缓率最快，发轫衰减鼓胀；SUO的衰延缓率最小，衰减鼓胀所需时候最长；其余样品均介于SUO和OxiCOO之间，从上往下瓜代是SOO、OxiSUO、COO、OxiSOO、CAO。图3B的单组分弛豫图谱也标明，SUO的T2W（143.14 ms）最大，而OxiCOO的T2W（104.26 ms）最小，其他油样的T2W介于SUO和OxiCOO之间。图3C则标明，CAO的多组分图谱与其他6 种油互异彰着，CAO只好T21和T22峰，而其余6 个油样均出现3 个弛豫峰，且与平常油样比较，氧化油样的弛豫峰彰着左移。以上后果标明不同油样的弛豫特质具有一定别离。
1.3 油样LF-NMR弛豫特质的PCA
对7 种氧化/平常植物油的LF-NMR弛豫特质进行PCA，PC1、PC2孝顺率分别为82.16%和12.94%，累计孝顺率为95.10%，标明这两个PC依然涵盖了原始数据的绝大部分信息，PCA分散如图4所示。CAO勾通分散在图的左下方，其他6 个油样则分散在图的右侧，且具有一定互异，举例OxiCOO分散在图右上侧位置、OxiSUO分散在图的最右侧。PCA后果标明，基于样品的LF-NMR提真金不怕火的特征值不错有用分辩CAO和其他植物油及氧化油脂。
2 二元掺兑油样的LF-NMR弛豫特质
2.1 LF-NMR图谱
本洽商共对6 个二元掺兑体系进行LF-NMR分析，以CAO+SOO的弛豫特质为例对衰减弧线、单/多组分弛豫图谱进行分析（图5）。图5A标明，CAO的衰减弧线（红色）位于最下方，而SOO的T2衰减弧线位于最上方（蓝色），掺兑比例为10%～90%的CAO+SOO样品则介于二者之间。图5B的单组分图谱中，随二元体系中SOO比例的加多，样品的T2W增大，趋近于SOO。多组分弛豫图谱（图5C）中，掺兑比例为0%～20%时，样品仍弘扬为与CAO类似的双峰结构，当掺兑比例为30%～100%时，则弘扬为三峰结构，出现新的T23峰。
图6为其余5 个掺兑体系的多组分弛豫图谱。不错发现，跟着其他油样掺兑比例的加多，样品均会出现T23峰，但这与各体系的掺兑比例密切相关。举例，当SUO比例在10%及以上时，CAO+SUO体系的多组分弛豫图谱弘扬为三峰结构，而COO掺兑比例在40%及以上时呈现三峰结构；对氧化油样掺兑的样品而言，当OxiCOO掺兑比例在80%及以上时，CAO+OxiCOO体系的多组分弛豫图谱弘扬为三峰结构，而OxiSOO、OxiSUO掺兑比例分别在50%、40%及以上时样品的多组分弛豫图谱呈三峰结构。此外，跟着掺兑比例的加多，3 个二元氧化掺兑体系的多组分弛豫图谱分散均相对左移。
2.2 二元掺兑油样LF-NMR弛豫特质的PCA
进一步对二元掺兑油样LF-NMR弛豫特质进行PCA，发现PC1、PC2的孝顺率分别为76.36%、11.77%，累计孝顺率为88.13%，以样品的PC1、PC2得分画图（图7）。图7A标明，样品分散可分为驾御两部分，左侧样本为CAO和仅有T21、T22两个峰的掺兑油样，右侧样本则为存在T23峰的掺兑油样，这标明T23峰的存在不错行为判别CAO掺假的信息之一。进一步分别对驾御两侧油样进行PCA，后果如图7B、C所示。图7B中，CAO与掺兑氧化油样（OxiCOO、OxiSOO、OxiSUO）可彰着分辩，但当掺兑较低比例（10%～20%）的COO、SOO时，PCA分散仍有一定夹杂。图7C标明，掺兑SUO的油样主要分散在左上部分，而掺兑OxiSOO、OxiSUO的油样主要分散在右下部分。
3 SVM二叉树结构想象
合理的结构想象能有用裁汰SVM多分类经由中的“缺陷累计”，提升模子的分类精度。基于对各油样的LF-NMR弛豫特质的比较及PCA的后果想象CAO掺兑识别的SVM二叉树结构分类器，图8中的SVM二叉树分类器由13 个二分类SVM构成，率先通过核函数K1（x1,x2）构建二分类器可完了CAO和掺兑样品的分辩。再基于是否存在T23峰这一显耀特征，以核函数K2（x1,x2）构建二分类器，初步完了低比例和高比例掺兑的分辩。随后，分别以核函数K3（x1,x2）～K13（x1,x2）构建多个二分类瓜代完了不同掺兑类型、掺兑比例的分辩。最终形成的分类标签如图8的统共叶子节点所示（灰色象征部分），推断14 个分类标签，涵盖CAO、掺兑油类型、掺兑比例信息。
4 ReliefF特征数选拔
诳骗ReliefF去除无须要的特征有助于提升模子的分类准确率。以ReliefF算法筹谋磨砺勾通16 个LFNMR弛豫特征信息对最终分类标签的紧要性并列序，后果如图9所示。权重不错反馈特征与分类标签之间的相关性。图9标明，TS23权重最大（0.43），阐发其在油样的分类中施展紧要作用，而TP21权重最小（0.02），阐发其对样本分辩的孝顺最小。此外，权重排序前3的特征信息（TS23、TE23、TP23）均与T23峰相关，且7 个分类标签（图8旅途a）中均存在T23峰，阐发T23峰弛豫特征的存在有助于CAO掺兑样本的分辩。而权重排序的后3 位（TP21、TS21、TE21）均与T21峰相关，阐发该弛豫峰在油样分类中的作用相对较小。
为了详情SVM模子的最优特征数，依照特征权重从大到小的轨则，安定加多特征个数并磨砺SVM多分类模子，分别筹谋模子磨砺集和考据集的分类准确率，后果如图10所示。跟着特征数的加多，SVM模子在磨砺集和考据勾通的分类准确率有一定互异。在磨砺勾通，跟着特征数的加多，分类准确率渐渐提升，当特征数为10时，磨砺集分类准确率最高（92.56%）。络续加多特征数时，分类准确率的变化不彰着。在考据勾通，跟着特征数的加多，分类准确率亦呈飞腾趋势，并在特征数为9时达到最大（90.77%）。但络续加多特征数时，分类准确率呈下落趋势，并在特征数为16时降至82.05%。阐发特征数从1渐渐加多到9时，涵盖的样本有用信息更为丰富，有助于不同油样的分辩，模子的分类准确率加多。但过多的特征数则会引入冗余特征，加多模子复杂度，导致模子的过拟合。综上，特征数为9时，考据集分类准确率最高，模子险些不存在过拟合。因此，最终保留前9 个LF-NMR弛豫特征进行SVM模子的构建。
5 最优SVM模子分类后果
以考据集对SVM分类模子的性能进行测试，后果如图11所示。在CAO的检测识别中，仅有2 个CAO样本被失实分类为低掺兑比例的CAO+SOO（10%～20%），180 个掺假样品均被准确识别，举座分类准确率达到了98.97%（193/195）。这是因为在低比例的掺兑下，含量较高的CAO对LF-NMR弛豫特质影响较大，从而形成了分类远程，在Shi Ting等基于核磁共振波谱进行CAO分析时相似也发现当掺兑比例低于20%时CAO+SOO与CAO分辩远程。
在掺兑类型和比例的识别中，模子分类准确率为90.77%（177/195），存在16 个样本被失实分类，举例3 个CAO+SUO（50%～100%）被失实识别成CAO+COO（40%～100%）。这与孙婷婷等基于脂肪酸和甘油三酯进行掺兑类型的检测时不雅察到的不同掺兑类型之间的失实分类相似。掺兑类型失实分类的样品的脂肪酸构成较为相似，这使其LF-NMR弛豫特质接近，故难以分辩。
6 模子检测精度分析
进一步就SVM模子对CAO及6 种二元掺兑体系的分类精度进行评估。分别将不同类别及掺兑比例油样视为阳性（正类）样本，其他油样视为阴性（负类）样本，筹谋调回率、精准率、F1分数，后果如表2所示。
由表2可知，CAO的调回率为86.67%，精准率为100%，F1分数为0.93，各掺兑类型及掺兑比例样本的平均调回率为90.87%、平均精准率为90.83%、平均F1分数为0.90。但不同掺兑类型及比例的检出精度有一定互异。举例，当COO掺兑比例为10%～30%、OxiCOO掺兑比例为80%～100%、OxiSOO掺兑比例为50%～100%、OxiSUO掺兑比例为40%～100%时，SVM模子的检出精度最高，调回率和精准率均达到100%，F1分数均为1.00。而当OxiSUO掺兑比例在10%～30%时，调回率和F1分数最低，分别为66.67%和0.75，当OxiSOO掺兑比例在10%～40%时，精准率最低，为73.33%。总体而言，模子具有较高的检测精度。
比较之下，本洽商提议的基于LF-NMR弛豫特征的SVM CAO检测法子，不需要复杂的样品处置、检测速率快、操作简便且检测精度较高，冒失满足及时检测需求。
论断
本洽商缔造了基于LF-NMR弛豫特质的CAO SVM掺伪辨别模子，并对模子的性能进行了评价。在对平常/氧化的CAO、其他种类的植物油及多种二元掺兑油样的LF-NMR弛豫特质比较及PCA的基础上，想象了CAO掺兑识别的SVM二叉树结构分类器，并摄取ReliefF算法进行特征筛选，发现当特征数为9时，SVM多分类模子的性能最好，准确率为90.77%，对CAO、掺兑类型及比例的平均调回率为90.87%、精准率为90.83%、F1分数为0.90，具有较高的分类性能。本洽商可为诳骗LF-NMR弛豫特质进行CAO的保真轻薄和掺兑检测提供技能依据。
本文《基于低场核磁弛豫特质的油茶籽油赈济向量机掺伪辨别模子的缔造与评价》开端于《食物科学》2023年45卷第10期19-27页，作家：林晓浪，傅利斌，王 欣。DOI:10.7506/spkx1002-6630-20240105-053。点击下方阅读原文即可稽查著述相关信息。
实习裁剪；云南师范大学人命科学学院 母朵银；职守裁剪：张睿梅赌钱赚钱软件官方登录。图片开端于著述原文及摄图网。