Cette étude porte sur l'huile de Wendenguo en utilisant un gradient de 5 %, des échantillons d'huile de Wendenguo contenant de 0 % à 100 % d'huile de Wendenguo ont été préparés manuellement et leurs spectres dans le proche infrarouge ont été collectés. Pour le problème d'identification de l'huile dopée de Wendenguo, la méthode d'analyse discriminante par moindres carrés partiels (PLS-DA) a été adoptée pour construire une méthode d'identification des huiles dopées de différentes variétés, en comparant et optimisant les performances du modèle via différentes méthodes de prétraitement. La méthode de régression par moindres carrés partiels (PLSR) a été utilisée pour construire un modèle de prédiction du taux de dopage de l'huile dopée, combinant différentes techniques de prétraitement spectral et de sélection des longueurs d'onde afin d'optimiser les performances du modèle. Les résultats montrent qu'avec le prétraitement par dérivée première convolutive (1st Dec), le modèle PLS-DA atteint un taux de reconnaissance de 98 % pour différentes huiles dopées ; combiné avec 1st Dec et la sélection de variables par échantillonnage ré-échelonné adaptatif compétitif (CARS), les erreurs relatives de prédiction (RPD) des modèles spectroscopiques dans le proche infrarouge des huiles dopées de différentes variétés dans l'huile de Wendenguo sont respectivement de 5,90, 40,00, 5,20 et 4,90, démontrant de bonnes performances de prédiction. Cette étude a permis une analyse qualitative et quantitative des échantillons d'huile de Wendenguo dopés à différentes variétés et proportions, offrant une étude exploratoire pour le contrôle rapide de la qualité des mélanges d'huile de Wendenguo.

huile de Wendenguo;dopage;spectroscopie proche infrarouge;analyse qualitative;analyse quantitative