高い経済価値を持ち高価な非従来型植物油であるシソ油は、低価格の食用油による混入被害を受けやすい。食用油の均質性および組成の複雑さにより、従来の識別方法ではシソ油の真偽を迅速かつ正確に判別することが困難である。本論文では、紫外可視分光法と化学的パターン認識を組み合わせてシソ油の真偽識別の可能性を検討した。まず、純粋なシソ油サンプル40件を購入し、大豆油およびパーム油を一定比率で純粋なシソ油に加え、51件の二元混合偽造および63件の三元混合偽造シソ油サンプルを調製した。識別目的に基づき、計154件の総サンプルから2つのデータセットを取得した。1つは、40件の純粋シソ油と114件の偽造シソ油からなる真偽二分類データセット、もう1つは、40件の純粋シソ油、51件の二元混合偽造および63件の三元混合偽造シソ油からなる真偽三分類データセットである。次に、主成分分析（PCA）、ソフト独立モデリング（SIMCA）、部分最小二乗判別分析（PLS-DA）、極限学習機（ELM）の4手法を用いてこれら2つのデータセットを順次分類した。混同行列で分類結果を可視化し、正確度、適合率、再現率、F1スコアでモデル性能を評価した。結果は、真偽二分類および三分類データセットに対してPLS-DAが最良モデルであり、予測正確度はそれぞれ98.04％および100％であった。したがって、紫外可視分光法と化学的パターン認識を組み合わせることで、シソ油の迅速かつ正確な真偽識別が可能になることが示された。

シソ油; 紫外可視分光法; 化学的パターン認識; 真偽識別