通過Soft IndependentMode領(lǐng) of ClassAnalogy ( SIMCA)模式識別方法區(qū)分花生油大豆油米糠油棕櫚油菜籽油玉米油棉籽油葵花籽油和芝麻油9種植物油脂. 采用氣相色譜法分析9種植物油脂219個樣品的脂肪酸,用面積歸一化法得到每個植物油脂的各脂肪酸相對含量. 以每種植物油脂中9個脂肪酸的相對含量為變量,采用SIMCA分析技術(shù)進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,隨機取2/3的樣品作定標(biāo)集, 1/3作驗證集,對9種植物油脂的訓(xùn)練集進行主成分分析( PCA) ,并通過交互驗證建立各油脂種類的PCA模型,再利用訓(xùn)練集樣本建立的SIMCA判別模型對驗證集樣本進行驗證. 結(jié)果顯示, SIMCA可以對9種植物油脂分別聚類和識別,各種植物油脂的SIMCA分析的聚類精度均為1**%,除了芝麻油的驗證識別準(zhǔn)確率為75%外,其他均為1**%.