【摘 要】
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为解决在压榨风味茶油掺浸出茶油的定量预测问题，本文设计高/低两个掺伪梯度，基于挥发性成分，运用Python语言构建定量预测压榨风味（原香和浓香）茶油掺浸出茶油的偏最小二乘回归（PLSR）模型。研究结果表明，高掺伪梯度下压榨原/浓香茶油样本的定量鉴别PLSR模型的平均R2值均达到了0.998，平均RMSE值为1.127/1.166，大部分样本的相对误差集中在0～0.1之间；低掺伪梯度下压榨原/浓香茶
【机 构】
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林产可食资源安全与加工利用湖南省重点实验室
【基金项目】
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湖南省市场监督管理局科技计划项目（2020KJJH55）； 湖南省林业科技创新基金项目（XLK202101-02）； 中央引导地方科技发展专项资金区域创新体系建设专项（2020ZYQ036）；
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为解决在压榨风味茶油掺浸出茶油的定量预测问题，本文设计高/低两个掺伪梯度，基于挥发性成分，运用Python语言构建定量预测压榨风味（原香和浓香）茶油掺浸出茶油的偏最小二乘回归（PLSR）模型。研究结果表明，高掺伪梯度下压榨原/浓香茶油样本的定量鉴别PLSR模型的平均R2值均达到了0.998，平均RMSE值为1.127/1.166，大部分样本的相对误差集中在0～0.1之间；低掺伪梯度下压榨原/浓香茶油样本的定量鉴别PLSR模型的平均R2值达到了0.956/0.999，平均RMSE值为0.592/0.094，大部分样本的相对误差集中在0～0.15/0～0.02之间。本文所构建的PLSR模型定量鉴别压榨风味茶油掺浸出茶油的准确率较高，压榨浓香茶油掺浸出茶油的定量鉴别效果要好于压榨原香茶油。
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