LF-NMR结合化学模式识别鉴别油脂种类及餐饮废弃油脂

应用主成分分析(Principal component analysis,PCA)和聚类分析法(Cluster analysis,CA)对9种(27个)常见食用植物油及100个餐饮废油的低场核磁共振(Low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)(T2)弛豫特性数据进行分析。结果表明:在正常食用油种类区分方面,主成分分析的效果较优,9种食用油在主成分分布图上按种类正确分组,边界清晰。而在正常食用油与餐饮废油的区分方面,聚类分析效果较优,引入30个待测样本后,聚类分析(127个样品,欧式距离=5)的正确率为94.49%,分析误判率为5.51%,分组效果良好。LF-NMR结合化学模式识别可实现对油脂种类及餐饮废弃油脂的鉴别。     

基于理化指标及主成分分析的葵花籽油品质综合评价指标的建立

研究了105℃和180℃氧化条件下葵花籽油理化指标(过氧化值、共轭二、三烯、茴香胺值、酸价、碘值和极性化合物)的变化规律,就理化指标对油脂总体品质变化的贡献度进行了主成分分析,建立了可有效表征葵花籽油在相应条件下品质变化的综合评价指标。结果表明:随着氧化时间的延长、温度的升高,共轭二、三烯、茴香胺值、酸价和极性化合物的升高趋于显著(P≤0.05),而碘值则均呈下降趋势;通过对各理化指标的总体变化率以及与油脂不饱和度和常用理化指标的相关性分析,发现过氧化值、共轭二烯、茴香胺值(105℃)或共轭二烯、茴香胺值、极性化合物(180℃)可有效表征葵花籽油的品质变化;成功建立了评判葵花籽油品质变化的综合指标,并确定其临界值分别为-0.189(105℃)和0.727(180℃);此外,可通过对共轭二烯和茴香胺值的主成分分析有效区分在105℃或180℃下氧化葵花籽油的品质变化。     

Jumping Property of Lyapunov Values

ＪｕｍｐｉｎｇＰｒｏｐｅｒｔｙｏｆＬｙａｐｕｎｏｖＶａｌｕｅｓＭａｏＲｕｉ（毛锐）ＷａｎｇＤｕｏ（王铎）（Ｄｅｐｔ．ｏｆＡＰＰｌｉｅｄＭａｔｈ．，ＴｓｉｎｇｈｕａＵｎｉｖ．，Ｂｅｉｊｉｎｇ，１０００８４）ＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｅｄｂｙＷｅｎＬａｎ，Ｒｅ...