本研究は文冠果油を例にとり、5％の段階で、人工的に文冠果油含有量が0％～100％の文冠果油混合試料を作製し、その近赤外分光スペクトルを取得した。文冠果油混合油の識別問題に対して、偏最小二乗法判別分析（PLS-DA）を用いて異なる品種混合油の識別方法を構築し、異なる前処理方法を比較しながらモデル性能の最適化を行った。偏最小二乗回帰法（PLSR）を用いて混合率予測モデルを構築し、異なる分光前処理方法および波長選択方法と組み合わせてモデル性能を最適化した。結果は、畳み込み一次導関数前処理（1st Dec）により、PLS-DAモデルが異なる品種混合油を98％の精度で識別できることを示した。1st Decと競合適応再重み付けサンプリング変数選択法（CARS）を組み合わせることで、文冠果油中の異なる品種混合油の近赤外分光モデルの相対分析誤差（RPD）はそれぞれ5.90、40.00、5.20、4.90となり、良好な予測性能を示した。本研究は、異なる混合品種および比率における文冠果油試料の定性定量分析を実現し、文冠果油混合の品質迅速検査の探索的研究を行った。

文冠果油;混合;近赤外分光;定性分析;定量分析