李 玮,姜 洁,杨红梅,王 浩,贾婧怡

(北京市食品安全监控和风险评估中心,北京 100041)

食用植物油是人们日常饮食不可缺少的食物之一,是我国居民维生素E的首要来源[1]。目前市场上的食用油种类繁多,食用油因其种类不同、营养价值不同而价格差异很大。一些不法商家为谋取个人利益,常以菜籽油、棕榈油等廉价植物油掺兑优质、高价油品中以降低生产成本,从中谋取暴利。更有生产厂家甚至将非食用油脂(俗称“地沟油”)按一定比例勾兑到正规厂家生产的优质油品中,严重地损害消费者的利益和危害消费者的身体健康[2]。为保护合法生产经营者和消费者的利益,有必要进行食用油种类的鉴别。

目前,对食用植物油分类多采用气相色谱法、红外、拉曼光谱结合聚类分析、辨别分析等化学计量学的方法,但这些方法都存在各自的缺点[3-7]。例如,气相色谱法需要对样品进行衍生化,前处理繁琐、检测时间长;红外、拉曼等光谱法由于受其检测原理所限,其图谱对食用植物油混合物体系内各成分解释能力有限。另外,聚类、辨别分析等传统的化学计量学方法在处理分类问题时,一般需要事先知道样本的先验分布,并要求有足够多的样本数据,而这些要求在实际应用中往往难以达到。所以,在实际工作中应选用适合小样本集的数据处理分析方法。支持向量机(support vector machine,SVM)是统计学习理论中最实用的部分,其在分类问题中既考虑分类误差最小,又考虑分类线的结构,提高了机器学习的泛化能力。……