تستند هذه الدراسة إلى زيت توين كوان قو، باستخدام تدرج 5٪، وتم تحضير عينات زيت توين كوان قو المزيفة يدوياً بمحتوى من 0٪ إلى 100٪ وجمع طيف الأشعة تحت الحمراء القريب لها. ولحل مشكلة التعرف على الزيوت المزيفة لزيت توين كوان قو، تم استخدام تحليل التمييز بتحليل الانحدار الجزئي الأقل المربعات (PLS-DA) لبناء أساليب التعرف على الزيوت المزيفة لأنواع مختلفة، وتم مقارنة وتحسين أداء النموذج باستخدام طرق المعالجة المسبقة المختلفة. كما تم استخدام تحليل الانحدار الجزئي الأقل المربعات (PLSR) لبناء نموذج توقع نسبة المزج للزيوت المزيفة، وتم تحسين أداء النموذج باستخدام طرق المعالجة المسبقة الطيفية المختلفة وطرق اختيار الطول الموجي المختلفة. أظهرت النتائج أنه من خلال معالجة المشتق الأول المتتابع (1st Dec)، حقق نموذج PLS-DA دقة تمييز 98٪ للزيوت المزيفة لأنواع مختلفة؛ وباستخدام 1st Dec والاختيار التنافسي لإعادة الوزن المتكيف (CARS)، كانت نسبة الخطأ النسبي للتحليل (RPD) لنماذج طيف الأشعة تحت الحمراء القريبة للزيوت المزيفة لأنواع مختلفة في زيت توين كوان قو هي 5.90، 40.00، 5.20 و 4.90 على التوالي، مما يدل على أداء تنبؤ جيد. حققت هذه الدراسة التحليل النوعي والكمي لعينات زيت توين كوان قو في ظل مزج أنواع ونسب مختلفة، مما يوفر دراسة استكشافية لفحص جودة المزج السريع لزيت توين كوان قو.

زيت توين كوان قو;مزج;طيف الأشعة تحت الحمراء القريب;تحليل نوعي;تحليل كمي