莫欣欣 孫 通* 劉木華 葉振南

1(江西農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，江西省高校生物光電技術(shù)及應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 南昌 330045)2(江西出入境檢驗(yàn)檢疫局，綜合技術(shù)中心， 南昌 330038)

基于近紅外光譜的食用植物油中反式脂肪酸含量快速定量檢測(cè)及模型優(yōu)化研究

莫欣欣1孫 通*1劉木華1葉振南2

1(江西農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，江西省高校生物光電技術(shù)及應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 南昌 330045)2(江西出入境檢驗(yàn)檢疫局，綜合技術(shù)中心， 南昌 330038)

利用近紅外光譜技術(shù)對(duì)食用植物油中反式脂肪酸 (Trans fatty acids, TFA)含量進(jìn)行快速定量檢測(cè)，并通過波段選擇、預(yù)處理方法、變量篩選及建模方法對(duì)TFA含量預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化。采用Antaris Ⅱ傅里葉變換近紅外光譜儀在4000～10000 cm光譜范圍采集98個(gè)食用植物油樣本的近紅外透射光譜，然后采用氣相色譜法測(cè)定TFA的真實(shí)含量。首先，對(duì)樣本原始光譜進(jìn)行波段、預(yù)處理方法優(yōu)選; 在此基礎(chǔ)上，采用競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)法 (Competitive adaptive reweighted sampling, CARS)篩選TFA相關(guān)的重要變量，最后應(yīng)用主成分回歸、偏最小二乘和最小二乘支持向量機(jī)方法分別建立食用植物油中TFA含量的預(yù)測(cè)模型。研究結(jié)果表明，近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)食用植物油中的TFA含量是可行的，優(yōu)化后的最佳預(yù)測(cè)模型的校正集和預(yù)測(cè)集R2分別為0.992和0.989，RMSEC和RMSEP分別為0.071%和0.075%。最佳預(yù)測(cè)模型所用的變量?jī)H26個(gè)，占全波段變量的0.854%。此外，與全波段偏最小二乘預(yù)測(cè)模型相比，其預(yù)測(cè)集R2由0.904上升為0.989，RMSEP由0.230%下降為0.075%。由此表明，模型優(yōu)化非常必要，CARS能有效篩選TFA相關(guān)的重要變量，極大減少建模變量數(shù)，從而簡(jiǎn)化預(yù)測(cè)模型，并較大提高預(yù)測(cè)模型的精度和穩(wěn)定性。

食用植物油; 近紅外光譜; 模型優(yōu)化; 競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)法變量篩選; 定量檢測(cè)

2017-05-25收稿; 2017-08-15接受

本文系國(guó)家自然科學(xué)基金(No.31401278)、江西省自然科學(xué)基金(No.20151BAB204025)和江西省教育廳科學(xué)研究基金(No.GJJ13254)項(xiàng)目資助

* E-mail: suntong980@163.com.

1 引 言

反式脂肪酸 (Trans fatty acids, TFA) 是具有反式結(jié)構(gòu)雙鍵的一類不飽和脂肪酸的總稱，主要來自采用氫化加工工藝后的植物油。由于氫化植物油具有較好的穩(wěn)定性、口感及加工性能，被廣泛應(yīng)用在食品工業(yè)中。近年來的諸多研究表明，TFA不是維持人體生理功能所需要的氨基酸，并且TFA能增加患心血管疾病、糖尿病的危險(xiǎn)，導(dǎo)致必需氨基酸缺乏和抑制嬰幼兒生長(zhǎng)發(fā)育等[1]。丹麥、美國(guó)、加拿大、巴西、日本和韓國(guó)等國(guó)家相繼出臺(tái)相關(guān)法規(guī)控制食品中的TFA含量。我國(guó)的國(guó)標(biāo)GB 28050-2011[2]也規(guī)定食品中TFA含量。因此，迫切需要建立快速、高效的食品中TFA檢測(cè)方法。

目前，對(duì)于油脂中TFA的檢測(cè)主要采用色譜法[3,4]、紅外光譜法[5～7]、毛細(xì)管電泳法[8,9]等。但上述方法前處理過程復(fù)雜，分析時(shí)間長(zhǎng)，且需要破壞樣本。近紅外光譜技術(shù)是一種綠色、快速、無(wú)損的檢測(cè)技術(shù)，已應(yīng)用于食用油摻假、種類鑒別、脂肪酸測(cè)定等[10～12]。Li等[13]利用傅里葉變換近紅外光譜 (Fourier transformation near infrared spectroscopy, FT-NIR)技術(shù)對(duì)食用油中TFA含量進(jìn)行了檢測(cè)研究，在溫控模塊 (68±1℃)中采集樣本在4000～10000 cm的FT-NIR光譜， 建立食用油中TFA含量的偏最小二乘 (Partial least square, PLS)回歸模型，并取得了較好的結(jié)果。Azizian等[14]運(yùn)用FT-NIR對(duì)脂肪和植物油中的TFA含量進(jìn)行定量檢測(cè)研究，根據(jù)特征波段建立TFA的PLS模型，其模型決定系數(shù)為0.74～0.93，交互驗(yàn)證均方根誤差 (Root mean square error of cross validation, RMSECV)為0.35%～1.13%。Kim等[15]運(yùn)用近紅外光譜技術(shù)對(duì)谷物食品中TFA含量進(jìn)行了檢測(cè)研究, 采用700～2498 nm光譜波段建立TFA的PLS模型，其最優(yōu)模型決定系數(shù)R2為0.97，均方根誤差為0.70%。安雪松等[16]對(duì)食品 (蛋糕、面包和餅干)中TFA含量進(jìn)行了定性檢測(cè)研究，采集近紅外漫反射光譜后分別建立含TFA含量的偏最小二乘判別、支持向量機(jī)、簇類獨(dú)立軟模式和K-最鄰近法模型。結(jié)果表明， 以使用與TFA相關(guān)波段，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化和二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理所建立的偏最小二乘判別識(shí)別模型效果最佳，校正集和驗(yàn)證集識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)到了96.4%和88.0%。目前，對(duì)于TFA的近紅外檢測(cè)研究?jī)H有少數(shù)報(bào)道，且均采用全波段或部分波段建模，未進(jìn)行變量篩選等優(yōu)化，建模所用的變量數(shù)較多，預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性和精度受到限制，難以應(yīng)用于實(shí)際樣品分析。

競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)法 (Competitive adaptive reweighted sampling, CARS)[17]是最近提出的一種新變量選擇方法，可以有效篩選重要的相關(guān)變量組合，剔除冗余或噪聲變量，從而簡(jiǎn)化預(yù)測(cè)模型，提高預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性[18]。

為保證預(yù)測(cè)模型的可靠性和適應(yīng)性，本研究收集市場(chǎng)上常見的各類及不同品牌的食用植物油樣本，利用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合CARS等方法對(duì)食用植物油中TFA含量進(jìn)行快速定量檢測(cè)，并優(yōu)化其預(yù)測(cè)模型。首先通過樣本光譜分析TFA可能存在的特征波段，并根據(jù)建模結(jié)果確定較優(yōu)的波段范圍和預(yù)處理方法; 在此基礎(chǔ)上，采用CARS方法篩選與TFA相關(guān)的重要變量組合，極大減少建模所用的變量數(shù); 最后，應(yīng)用不同建模方法建立TFA含量的預(yù)測(cè)模型，根據(jù)建模結(jié)果確定最優(yōu)的建模方法，最終實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型的整體優(yōu)化，從而提高預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性，以應(yīng)用于實(shí)際樣品的分析檢測(cè)。

2 實(shí)驗(yàn)部分

2.1實(shí)驗(yàn)儀器

Antaris Ⅱ傅里葉變換近紅外光譜儀 (美國(guó)Thermo Scientific公司)， 配備InGaAs檢測(cè)器，波數(shù)范圍為4000～10000 cm，光源為25 W鹵素?zé)?。石英比色皿光程? mm。GC-2010氣相色譜儀 (日本Shimadzu公司)， 配有FID檢測(cè)器和GC SOLUTION數(shù)據(jù)處理工作站。

2.2實(shí)驗(yàn)材料與試劑

本實(shí)驗(yàn)中，98個(gè)食用植物油樣本均購(gòu)于本地大型超市，種類包含菜籽油、玉米油、葵花籽油、花生油、大豆油、山茶油、稻米油、橄欖油以及調(diào)和油，涉及金龍魚、長(zhǎng)康、魯花、福臨門、道道全、西王等39個(gè)品牌。為充分考慮校正集樣本的代表性，將98個(gè)食用植物油樣本采用含量梯度法隨機(jī)分為校正集和預(yù)測(cè)集，共得到校正集樣本74個(gè)，預(yù)測(cè)集樣本24個(gè)。

順、反異構(gòu)的 C18∶1(46902-U, 46903), C18∶2(47791)和 C18∶3(47792)脂肪酸甲酯混合標(biāo)準(zhǔn)品(美國(guó)Sigma 公司); KOH-甲醇溶液 (2 mol/L); 異辛烷 (C8H18, 色譜純); 其它試劑為分析純。

2.3近紅外光譜數(shù)據(jù)采集

將98個(gè)食用植物油樣本分別注入2 mm比色皿中， 依次置于Thermo Antaris Ⅱ的透射采集附件中，并在室溫下進(jìn)行近紅外光譜采集。采用2 mm空比色皿作為參比。光譜采集軟件為RESULT Integration (美國(guó)Thermo Scientific公司)， 光譜采集參數(shù)設(shè)置如下：掃描次數(shù)為64次， 分辨率為4.0 cm。

2.4反式脂肪酸含量測(cè)定

食用植物油中TFA含量參照GB 5009.257-2016方法進(jìn)行測(cè)定。色譜條件及參數(shù)如下：選用HP88毛細(xì)管色譜柱(100 m×0.25 mm×0.25 μm); 進(jìn)樣口溫度240℃; 檢測(cè)器溫度300℃; 色譜柱溫度：程序升溫，120℃以5℃/min升至170℃，保持10 min; 以2℃/min升至185℃，保持8 min; 以3℃/min升至240℃，保持10 min。載氣：氮?dú)猓瑝毫?60.4 kPa，流速1.99 mL/min; 氫氣流速：50 mL/min; 空氣流速：500 mL/min; 分流比 20∶1。每個(gè)樣本平行測(cè)定兩次，取平均值作為測(cè)定結(jié)果。

2.5數(shù)據(jù)處理

競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)法 (CARS)是最近提出的一種變量選擇方法，該方法模擬達(dá)爾文進(jìn)化理論“適者生存”進(jìn)行變量篩選，通過自適應(yīng)加權(quán)采樣技術(shù)篩選PLS模型中回歸系數(shù)絕對(duì)值大的變量，去除權(quán)重值較小的變量，并通過交互驗(yàn)證計(jì)算出交互驗(yàn)證均方根誤差RMSECV，根據(jù)RMSECV最小原則確定最優(yōu)的變量組合[17]。此算法能夠在一定程度上克服變量篩選過程中的組合爆炸問題，篩選出優(yōu)化的變量子集，提高模型的預(yù)測(cè)能力和降低預(yù)測(cè)方差。

本研究中，首先分析TFA在近紅外譜區(qū)可能存在的特征波段，然后根據(jù)建模結(jié)果依次確定最優(yōu)的波段范圍及光譜預(yù)處理方法。在此基礎(chǔ)上，采用CARS進(jìn)行變量篩選，并應(yīng)用主成分回歸 (Principal component regression, PCR)、PLS和最小二乘支持向量機(jī) (Least square support vector machine, LS-SVM)方法分別建立食用植物油中TFA的預(yù)測(cè)模型，比較預(yù)測(cè)模型性能以確定最優(yōu)的建模方法。在CARS分析中，蒙特卡羅 (Monte carlo, MC)取樣次數(shù)設(shè)置為50次，PLS最大主成分?jǐn)?shù)為20，所選擇的變量子集采用5折交互驗(yàn)證建模。

數(shù)據(jù)處理分析在Unscrambler X10.1 (CAMO, Norway)以及MatlabR2014a (The Math Works，USA)中進(jìn)行。通過決定系數(shù) (R2)、校正均方根誤差 (Root mean square error of calibration, RMSEC)、RMSECV和預(yù)測(cè)均方根誤差 (Root mean square error of prediction, RMSEP)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。RMSEC、RMSECV及RMSEP由公式(1)計(jì)算。

式中，ya和yp為樣本的真實(shí)值和預(yù)測(cè)值，N為樣品數(shù)量。

3 結(jié)果與討論

3.1氣相色譜分析反式脂肪酸含量

本研究中，測(cè)定的食用植物油樣本TFA含量為反式十八碳一烯酸、反式十八碳二烯酸和反式十八碳三烯酸之和。圖1為脂肪酸甲酯標(biāo)準(zhǔn)品溶液的氣相色譜圖，其中十八碳一烯酸甲酯為單標(biāo)，十八碳二烯酸甲酯和十八碳三烯酸甲酯為混標(biāo)。由圖1可知，脂肪酸甲酯標(biāo)準(zhǔn)品中的順式和反式均得到了良好的分離，滿足檢測(cè)要求。圖2為菜籽油樣本氣相色譜圖的局部放大圖，可以看出，順反脂肪酸均得到了良好的分離。

圖1 脂肪酸甲酯標(biāo)準(zhǔn)品溶液氣相色譜圖Fig.1 Gas chromatograms of fatty acid methyl ester standard solution(A)：順式十八碳一烯酸甲酯; (B)：反式十八碳一烯酸甲酯; (C)：十八碳二烯酸甲酯; (D)：十八碳三烯酸甲酯。(A): cis-Vaccenic acid methyl ester; (B): trans-Vaccenic acid methyl ester; (C): Linoleic acid methyl ester; (D): α-Linolenic acid methyl ester

圖2 菜籽油樣本氣相色譜圖局部放大圖Fig.2 A partial magnification of gas chromatogram of rapeseed oil sample

不同品種的食用植物油TFA的具體含量見表1。由表1可知，菜籽油、玉米油、葵花籽油、花生油、大豆油、山茶油、稻米油、橄欖油和調(diào)和油的TFA含量范圍和平均值分別為0.019%～1.301%，0.642%～2.280%，0.192%～0.968%，0.053%～0.510%，0.047%～1.538%，0.100%～2.662%，1.048%～3.880%，0.007%～0.051%，0.437%～1.263%和0.667%，1.546%，0.539%，0.205%，0.843%，1.122%，2.203%，0.018%，0.777%。 綜上可知， 橄欖油和花生油中TFA含量較低，而玉米油、山茶油和稻米油含量偏高，其中最高含量分別達(dá)到了2.270%、2.662%和3.880%。

3.2近紅外光譜分析

98個(gè)食用植物油樣本的近紅外原始光譜如圖3所示。在近紅外光譜分析中，吸光度>3則表明光譜信噪比低。因此，在數(shù)據(jù)處理時(shí)剔除原始光譜中4255～4384 cm波數(shù)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。由于TFA中含有大量化學(xué)鍵，其在近紅外譜區(qū)有較強(qiáng)的吸收信息。此外，由于反式雙鍵的存在，使得TFA在分子結(jié)構(gòu)上與飽和脂肪酸、順式不飽和脂肪酸等存在不同。分子結(jié)構(gòu)的變化會(huì)在吸收光譜中表現(xiàn)出來，有相關(guān)研究表明，油脂中TFA和順式脂肪酸的吸收變化雖然出現(xiàn)在同一倍頻和合頻位置，但吸收強(qiáng)度不同[16,19]。

表1 食用植物油樣本的TFA含量

Table 1 Content of trans fatty acids (TFA) in edible vegetable oil samples

樣本編號(hào)SamplenumberTFA含量TFAcontent(%)樣本編號(hào)SamplenumberTFA含量TFAcontent(%)樣本編號(hào)SamplenumberTFA含量TFAcontent(%)樣本編號(hào)SamplenumberTFA含量TFAcontent(%)10．019261．664510．097762．82021．301272．280520．447770．01730．114281．874531．102780．01541．088291．949540．906790．05150．234301．209550．718800．01660．551310．455560．905810．01370．865320．448570．631820．00780．773330．397581．538830．01890．237340．411590．899840．009100．793350．192600．047850．645111．185360．670612．662860．899121．194370．845620．818870．749130．948380．968630．377880．609140．406390．445641．849891．157150．589400．542651．220900．683160．680410．373660．100910．479170．352420．717670．482921．263180．844430．510681．467930．568190．642440．128691．620940．976201．629450．411701．194950．843211．336460．098711．048960．904221．812470．119721．781970．660232．193480．097731．610980．437241．230490．091743．675251．438500．053753．880注：樣本編號(hào)1～17為菜籽油；18～30為玉米油；31～42為葵花籽油；43～52為花生油；53～60為大豆油；61～68為山茶油；69～76為稻米油；77～84為橄欖油；85～98為調(diào)和油。校正集樣本編號(hào)為：2～10，12～15，17，18，20，22～28，30，31，33，36～40，42～48，50～53，55～58，60～64，68～70，74，75，77，79～86，88～92，94，96～98；預(yù)測(cè)集樣本編號(hào)為：1，11，16，19，21，29，32，34，35，41，49，54，59，65～67，71～73，76，78，87，93，95。Note：sample1-17arerapeseedoil；18-30arecornoil；31-42aresunflowerseedoil；43-52arepeanutoil；53-60aresoybeanoil；61-68arecamelliaoil；69-76arericeoil；77-84areoliveoil；85-98areblendingoil．Samplesnumberincalibrationset：2-10，12-15，17，18，20，22-28，30，31，33，36-40，42-48，50-53，55-58，60-64，68-70，74，75，77，79-86，88-92，94，96-98；samplesnumberinpredictionset：1，11，16，19，21，29，32，34，35，41，49，54，59，65-67，71-73，76，78，87，93，95．

圖3 食用植物油樣本的近紅外原始光譜Fig.3 Near infrared spectra of edible vegetable oil samples

由圖3可知，在整個(gè)波段范圍內(nèi)，有5處明顯的光譜吸收帶， 分別約為4000～4200 cm、 4500～ 4800 cm、 5400～6000 cm、 6900～7300 cm及8000～8800 cm波段。這些波段范圍可能包含較多的光譜信息，在后續(xù)波段初選時(shí)應(yīng)盡量保留。另外，相關(guān)研究指出，4263和4329 cm的吸收峰歸屬于二級(jí)倍頻合頻振動(dòng)吸收峰，5663和5790 cm處的吸收峰為一級(jí)倍頻振動(dòng)吸收峰，8260 cm處的吸收峰為二級(jí)倍頻振動(dòng)吸收峰[14～16]。Azizian等[14]提出4547～4794 cm，5423～6013 cm和6974～7290 cm波段為TFA在近紅外譜區(qū)的特征波段。Kim等[15]指出5347～6097 cm和8000～8695 cm波段范圍為鍵的一級(jí)和二級(jí)倍頻吸收帶，4500～4901 cm波段為鍵的合頻吸收帶，4651 cm、 4566 cm和5959 cm波數(shù)附近為順式和反式鍵伸縮振動(dòng)特征波段等。根據(jù)相關(guān)報(bào)道，以上所列吸收峰均與油脂相關(guān)，而脂肪酸是油脂的重要成分。因此，這些吸收峰可能與TFA也相關(guān)。根據(jù)上述分析，在后續(xù)波段初選中，選擇了6個(gè)波段范圍進(jìn)行優(yōu)選。6個(gè)波段范圍分別為B1 (4000～4254 cm, 4385～10000 cm)、 B2 (4000～4254 cm, 4385～6250 cm)、 B3 (4138～4254 cm, 4385～4428 cm, 5508～5963 cm, 7795～8960 cm)、 B4 (4547～4794 cm, 5423～6013 cm, 6975～7290 cm)、 B5(4501～4902 cm, 5346～6098 cm, 7101～7301 cm, 8001～8695 cm)及B6 (4501～4700 cm, 5662～6001 cm, 8263～8279 cm)。為方便敘述，下文中各波段范圍均用B1～B6表示 。

3.3預(yù)測(cè)模型建立及優(yōu)化

3.3.1波段初選為初步獲取TFA較佳的建模波段范圍，采用PLS方法在不同波段范圍內(nèi)建立TFA含量的預(yù)測(cè)模型，其結(jié)果見表2。從表2可知，采用B5、B6波段建模時(shí)，所用的主成分?jǐn)?shù)最少，校正集和交互驗(yàn)證R2較高且接近，但預(yù)測(cè)集R2偏低且RMSEC值偏高。采用B1、B2波段建模時(shí)，所用的主成分?jǐn)?shù)過多，可能存在過擬合，且交互驗(yàn)證R2偏低以及RMSECV值偏高。對(duì)于B3、B4波段，其預(yù)測(cè)模型所用的主成分?jǐn)?shù)接近，但B3波段的交互驗(yàn)證和預(yù)測(cè)集R2值低于B4波段的預(yù)測(cè)模型結(jié)果，均方根誤差大于B4波段的預(yù)測(cè)模型結(jié)果; 此外，B4波段所建立的預(yù)測(cè)模型的校正集、交互驗(yàn)證和預(yù)測(cè)集結(jié)果更為接近，模型精度以及穩(wěn)定性好。綜上分析，B4波段為較佳的建模波段，其所建立的預(yù)測(cè)模型性能較優(yōu)，后續(xù)的模型均在此基礎(chǔ)上建立。

表2 不同波數(shù)范圍下TFA的PLS建模結(jié)果

Table 2 Partial least square (PLS) modeling results of TFA with different wave number ranges

波數(shù)選擇Wavenumberselection(cm-1)主成分?jǐn)?shù)Principalcomponentsnumber校正集CalibrationsetR2RMSEC(%)R2RMSECV(%)預(yù)測(cè)集PredictionsetR2RMSEP(%)B1：4000～4254，4385～10000170．9810．1080．8270．3320．9040．230B2：4000～4254，4385～6250180．9830．1000．8410．3150．9180．224B3：4138～4254，4385～4428，5508～5963，7795～8960130．9650．1150．8700．2850．8930．254B4：4547～4794，5423～6013，6975～7290130．9740．1240．9090．2330．9190．220B5：4501～4902，5346～6098，7101～7301，8001～8695110．9670．1420．9090．2450．8960．252B6：4501～4700，5662～6001，8263～8279110．9640．1460．9090．2380．9150．224R2：Coefficientofdetermination；RMSEC：rootmeansquareerrorofcalibration；RMSECV：rootmeansquareerrorofcrossvalidation；RMSEP：rootmeansquareerrorofprediction．

3.3.2預(yù)處理方法在B4波段范圍，分別采用多元散射校正 (Multiplicative scatter correction, MSC)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換 (Standard normal variable transformation, SNV)、歸一化函數(shù) (Normalization)和基線校正 (Baseline correction)方法進(jìn)行光譜預(yù)處理，再應(yīng)用PLS方法建立食用植物油中TFA含量的預(yù)測(cè)模型，其結(jié)果見表3。由表3可知，經(jīng)光譜預(yù)處理后，預(yù)測(cè)模型所用的主成分?jǐn)?shù)較原始光譜預(yù)測(cè)模型均有降低，說明預(yù)測(cè)模型穩(wěn)定性得到了提高。相比于其它3種預(yù)處理方法，經(jīng)MSC預(yù)處理后建立的預(yù)測(cè)模型的校正集和預(yù)測(cè)集R2均較高，且均方根誤差最小，優(yōu)于其它預(yù)處理方法。究其原因，可能是MSC方法能夠有效消除散射影響，增強(qiáng)了與TFA成分相關(guān)的光譜信息。此外，與原始光譜的預(yù)測(cè)模型相比，MSC預(yù)處理后建立的預(yù)測(cè)模型的R2和均方根誤差均較為接近，但其所用的主成分?jǐn)?shù)少，預(yù)測(cè)模型穩(wěn)定性好。綜合考慮，選擇MSC方法為最佳預(yù)處理方法。

表3 不同預(yù)處理方法下TFA的PLS模型結(jié)果

Table 3 PLS model results of TFA with different pretreatment methods

預(yù)處理方法Pretreatmentmethod主成分?jǐn)?shù)Principalcomponentsnumber校正集CalibrationsetR2RMSEC(%)R2RMSECV(%)預(yù)測(cè)集PredictionsetR2RMSEP(%)MSC120．9730．1260．9310．2050．9240．194SNV100．9720．1280．9220．2210．9250．209Normalization110．9590．1570．9330．2040．9050．218Baselinecorrection110．9660．1420．9070．2390．8850．239MSC：Multiplicativescattercorrection；SNV：Standardnormalvariabletransformation．

3.3.3CARS變量篩選為進(jìn)一步優(yōu)化預(yù)測(cè)模型，增加預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性，采用CARS方法對(duì)MSC預(yù)處理后的B4波段光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行變量篩選。圖4為食用植物油中TFA含量的CARS變量篩選過程。由圖4(A)可知，隨著MC采樣次數(shù)的增加，選擇的變量數(shù)先以指數(shù)函數(shù)的速率減少， 而后變量減少速率逐漸減慢，體現(xiàn)了變量粗選和精選兩個(gè)過程。圖4B為CARS變量篩選過程中RMSECV的變化曲線。由圖4(B)可知，隨著MC采樣次數(shù)的增加，RMSECV值逐漸減小，表明正在剔除與TFA無(wú)關(guān)或者共線的變量; 當(dāng)MC采樣次數(shù)達(dá)到28次 (圖4C中星號(hào)垂線位置)時(shí)，RMSECV值最小; 而后，RMSECV值逐漸增大，說明此時(shí)有與TFA含量相關(guān)的變量被剔除; 而當(dāng)MC采樣次數(shù)為30次時(shí)，RMSECV值大幅升高，說明此時(shí)有與TFA相關(guān)的重要變量被剔除，使模型性能大幅降低。圖4C為CARS變量篩選過程中各變量回歸系數(shù)路徑的變化趨勢(shì)，“*”所標(biāo)注位置為28次MC采樣，此時(shí)RMSECV值最小。根據(jù)RMSECV最小原則，此次采樣所獲得的變量組合即為CARS變量選擇的最優(yōu)結(jié)果。最終，共選擇26個(gè)與食用植物油中TFA含量相關(guān)的特征波數(shù)變量。圖5為CARS方法優(yōu)選出的26個(gè)波數(shù)變量的分布情況。

圖4 CARS變量篩選過程: (A)波數(shù)變量數(shù)的變化; (B) 均方根誤差的變化; (C) 變量回歸系數(shù)趨勢(shì)圖Fig.4 Process of competitive adaptive reweighted sampling (CARS) variable selection: (A) variation of wave number number; (B) variation of RMSECV; (C) trend of varible regression coefficients

圖5 CARS優(yōu)選變量分布圖Fig.5 Distribution of selected CARS variables

3.4預(yù)測(cè)模型的比較與選擇

對(duì)于37個(gè)特征變量，應(yīng)用PCR、PLS和LS-SVM方法分別建立食用植物油中TFA含量的預(yù)測(cè)模型，其結(jié)果見表4。由表4可知，與PCR預(yù)測(cè)模型相比，PLS預(yù)測(cè)模型的R2更高且RMSEC及RMSEP更低，其預(yù)測(cè)模型性能優(yōu)于PCR預(yù)測(cè)模型。對(duì)于LS-SVM預(yù)測(cè)模型，其預(yù)測(cè)模型的RMSEC低于PLS預(yù)測(cè)模型，但RMSEP高于PLS預(yù)測(cè)模型，RMSEC與RMSEP相差較大，預(yù)測(cè)模型可能存在過擬合; 而PLS預(yù)測(cè)模型的RMSEC與RMSEP較為接近，預(yù)測(cè)模型性能穩(wěn)定。綜合考慮，PLS為最佳建模方法。

表4 PCR、PLS和LS-SVM方法建立的TFA預(yù)測(cè)模型結(jié)果

Table 4 TFA prediction model results with PCR, PLS, and LS-SVM methods

建模方法Modelingmethod主成分?jǐn)?shù)Principalcomponentsnumber校正集CalibrationsetR2RMSEC(%)預(yù)測(cè)集PredictionsetR2RMSEC(%)PCR180．9840．0980．9620．137PLS130．9920．0710．9890．075LS?SVM-0．9960．0480．9770．110PCR：principalcomponentregression；LS?SVM：leastsquaresupportvectormachine．

圖6 最優(yōu)預(yù)測(cè)模型對(duì)預(yù)測(cè)集樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.6 Prediction results of optimal set of prediction models

經(jīng)上述優(yōu)化后，最優(yōu)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)集R2和RMSEP分別為0.989和0.075%。與未優(yōu)化的全波段 (B1)PLS預(yù)測(cè)模型相比，其預(yù)測(cè)集R2由0.904上升為0.989，RMSEP由0.230%下降為0.075%。全波段 (B1)共有3045個(gè)變量，而最優(yōu)預(yù)測(cè)模型所用的變量數(shù)為26個(gè)，僅為全波段的0.854%。此外，與文獻(xiàn)[13，14]的結(jié)果相比， 本研究的決定系數(shù)及均方根誤差均有較大的改善。由此可知，模型優(yōu)化非常必要，能簡(jiǎn)化預(yù)測(cè)模型，并較大程度提高預(yù)測(cè)模型的精度和穩(wěn)定性。圖6為最優(yōu)預(yù)測(cè)模型對(duì)預(yù)測(cè)集樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果。圖6中，直線為TFA真實(shí)值和預(yù)測(cè)值的線性擬合結(jié)果，兩條虛線為其95%置信區(qū)間的擬合結(jié)果， 對(duì)于預(yù)測(cè)集樣品，選取編號(hào)為41、71和76 3個(gè)具有代表性的樣本，其預(yù)測(cè)值分別為0.366%、1.064%和2.744%，絕對(duì)誤差分別為-0.007%、0.016%和0.076%。

4 結(jié) 論

本研究利用近紅外光譜技術(shù)對(duì)食用植物油中TFA含量進(jìn)行快速定量檢測(cè)，并通過波段選擇、光譜預(yù)處理、變量選擇及建模方法對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明，近紅外光譜技術(shù)可以用于食用植物油中TFA含量的快速定量檢測(cè)，其最優(yōu)預(yù)測(cè)模型的校正集和預(yù)測(cè)集R2分別為0.992和0.989，RMSEC和RMSEP分別為0.071%和0.075%。與全波段 (B1)PLS預(yù)測(cè)模型相比，最優(yōu)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)集R2由0.904上升為0.989，RMSEP由0.230%下降為0.075%。此外，最優(yōu)預(yù)測(cè)模型所用的變量數(shù)僅為26個(gè)，為全波段的0.854%。由此表明，模型優(yōu)化非常必要，能簡(jiǎn)化預(yù)測(cè)模型，并較大提高預(yù)測(cè)模型的精度和穩(wěn)定性。本研究為食用植物油中TFA含量的快速無(wú)損定量檢測(cè)提供了參考。

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This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (No.31401278) and the Natural Science Foundation of Jiangxi Province, China (No.20151BAB204025)

RapidQuantitativeDetectionandModelOptimizationofTrans
FattyAcidsinEdibleVegetableOilsbyNearInfraredSpectroscopy

MO Xin-Xin1, SUN Tong*1, LIU Mu-Hua1, YE Zhen-Nan2
1(KeyLaboratoryofJiangxiUniversityforOptics-ElectronicsApplicationofBiomaterials,
Collegeofengineering,JiangxiAgriculturalUniversity,Nanchang330045,China)
2(ComprehensiveTechnologyCenter,JiangxiEntry-ExitInspectionandQuarantineBureau,Nanchang330038,China)

Near infrared spectroscopy (NIR) was used to detect trans fatty acids (TFA) in edible vegetable oils quantitatively. And prediction model of TFA was optimized through band selection, pretreatment method, variable selection and modeling method. NIR spectra of 98 edible vegetable oil samples were collected in spectral range of 4000-10000 cmusing an Antaris II Fourier transform near infrared spectrometer, and the true content of TFA was measured by gas chromatography. First, optimization of waveband and pretreatment method was conducted on original spectra. On this basis, competitive adaptive reweighted sampling (CARS) was used to select important variables that related to TFA. Finally, the prediction models of TFA content in edible vegetable oils were established using principal component regression (PCR), partial least square (PLS) and least square support vector machine (LS-SVM). The results indicated that NIR spectroscopy was feasible for detecting TFA content in edible vegetable oils,R2of the best prediction model after optimized in calibration and prediction sets were 0.992 and 0.989, and root mean square error of calibration (RMSEC) and root mean square error of prediction (RMSEP) were 0.071% and 0.075%, respectively. Only 26 variables were used in the best prediction model, accounting for 0.854% of the whole waveband variables. In addition, compared with the full waveband PLS prediction model, theR2in prediction set increased from 0.904 to 0.989, and RMSEP decreased from 0.230% to 0.075%. It shows that model optimization is very necessary, CARS method can select important variables related to TFA effectively and immensely reduce the number of modeling variables, so it can simplify the prediction model, and greatly improve the accuracy and stability of prediction model.

Edible vegetable oils; Near infrared spectroscopy; Model optimization; Competitive adaptive reweighted sampling variable selection; Quantitative detection

25 May 2017；accepted 15 August 2017)

10.11895/j.issn.0253-3820.170329