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本文主要对芝麻油中分别掺入菜籽油、大豆油、棕榈油、葵花籽油和棉籽油的掺伪检测方法进行了研究，并建立了完整的芝麻油掺伪鉴别模型：通过对国内来自不同区域的芝麻籽提取的芝麻油的全样脂肪酸组成、sn-2位脂肪酸组成、甘三酯组成和含量进行分析可知芝麻油中脂肪酸的组成和含量变异系数小，即芝麻油的掺伪检测研究结果具有普遍适用性。采用全样脂肪酸组成分析法、sn-2位脂肪酸组成分析法、甘三酯组成分析法对纯芝麻油掺伪前后各指标的变化进行了定性分析，并确定了每种方法的检出限。当芝麻油中分别掺入菜籽油、大豆油、棕榈油、棉籽油和葵花油时，与纯芝麻油比较，采用上述三种方法的检出限分别为5%、4%、21%；5%、10%、7%；5%、20%、12%；10%、32%、20%；50%、50%、39%。通过Rancimat法对纯芝麻油和掺伪芝麻油分析可知，纯芝麻油具有最好的氧化稳定性，利用氧化稳定性的差异可以大致判断芝麻油的掺伪情况，但此法不能单独使用。当采用油脂定性试验，棉籽油的检出限为2%；掺入四级豆油时，检出限为10%，但此法不能检测出经脱色、脱臭的豆油；快速冷冻法对低熔点棕榈油的检测不灵敏，当掺入24℃和26-28℃棕榈油时，检出限分别为40%和20%。将纯芝麻油和掺伪芝麻油的全样脂肪酸组成数据与不同的模式识别技术相结合，可得出如下结论：主成分分析（PCA）法是纯植物油鉴别的有效方法；自组织特征映射（SOM）法对芝麻油掺伪样品聚类效果明显优于PCA，但当掺伪量较少时，仍难以将纯芝麻油和掺伪芝麻油区分开；采用粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）法建立了芝麻油掺伪定性鉴别模型，采用交互验证和验证集验证，相应的分类准确率为100%，最低分类极限可达到5%。将此模型用于外来多元芝麻油掺伪样品的检验，分类准确率可达到95.45%，说明此法是有效的芝麻油掺伪鉴别方法；对芝麻油掺伪样品掺伪量检测方法进行初步研究可知，偏最小二乘（PLS）法可以用于建立芝麻油二元掺伪的定量预测模型，模型的预测RMSE值在1.19-4.29%之间，但对于多元掺伪，PLS模型的预测能力会降低。