By this author

DIRECT ANALYSIS OF VEGETABLE OILS BY ATMOSPHERIC PRESSURE LASER PLASMA IONIZATION COMBINED WITH MACHINE LEARNING METHODS

Issue number 6 from 01.06.2025

Метод ионизации, индуцированной лазерной плазмой при атмосферном давлении (метод APLPI), в сочетании с методами машинного обучения исследован для решения задачи классификации растительных масел. Изучены образцы оливкового, рапсового, подсолнечного и льняного масел. Образцы классифицировали на основе масс-спектрометрических профилей летучих органических соединений, выделяемых маслами. Показано, что при проведении иерархической кластеризации (hierarchical cluster analysis, HCA) с предварительным отбором признаков методом дисперсионного анализа (ANOVA) и сокращением размерности матрицы откликов методом cтохастического вложения соседей с t-распределением (t-SNE) каждый вид масла формирует четкий кластер. На примере анализа смесей оливкового и рапсового масел продемонстрировано, что сочетание метода APLPI с методом множественной линейной регрессии (multiple linear regression, MLR) позволяет количественно определить долю масел в исследованных смесях. Разработанный подход позволяет проводить быстрый, прямой неразрушающий анализ растительных масел без пробоподготовки и может применяться для выявления фальсифицированной продукции.

0