Определение перекисного числа растительных масел массивом полимерных газовых сенсоров в сочетании с машинным обучением

Abstract

Разработана методика определения перекисного числа масел с использованием нового алгоритма распознавания визуальных образов запахов электронного носа в сочетании с методом проекции на латентные структуры для проведения экспресс-анализа качества тыквенного, кунжутного и подсолнечного масел с относительной погрешностью измерения в пределах 7–10%. A new analytical technique for the determination of peroxide value in vegetable oils with the use of new algorithm of odor pattern recognition combined with partial least squares regression was developed. The approach that based on electronic nose patterns and PLSR allows to assess the quality of pumpkin, sesame and sunflower oils with a relative measurement error in the range of 7-10%.