【摘 要】
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采用顶空固相微萃取结合气质联用(GC-MS)分析不同工艺花生油的挥发性成分,结合人工神经网络建立鉴别模型.结果 表明:3种不同工艺花生油共检出71种成分,包括6种醇、10种醛、16种烷烃、12种酯、7种酮、3种酚、10种含氮化合物、7种其他种类化合物.花生油的主要挥发性成分是2,3-二氢苯并呋喃、1-(2-羟基-5-甲基苯基)乙酮、4-乙酰基-2-甲基苯酚、2,6-二乙基吡嗪.采用人工神经网络对不同工艺花生油数据进行建模和预测,不同工艺花生油识别率在100％.因此,神经网络结合GC-MS用于鉴别压榨花生油
【机 构】
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许昌学院,河南省食品安全生物标识快检技术重点实验室,河南许昌461000;河南粒粒熟食品有限公司,河南禹州461670
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采用顶空固相微萃取结合气质联用(GC-MS)分析不同工艺花生油的挥发性成分,结合人工神经网络建立鉴别模型.结果 表明:3种不同工艺花生油共检出71种成分,包括6种醇、10种醛、16种烷烃、12种酯、7种酮、3种酚、10种含氮化合物、7种其他种类化合物.花生油的主要挥发性成分是2,3-二氢苯并呋喃、1-(2-羟基-5-甲基苯基)乙酮、4-乙酰基-2-甲基苯酚、2,6-二乙基吡嗪.采用人工神经网络对不同工艺花生油数据进行建模和预测,不同工艺花生油识别率在100％.因此,神经网络结合GC-MS用于鉴别压榨花生油、浸提花生油和水代花生油是可行的.
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