Como un aceite vegetal no convencional con alto valor económico y costoso, el aceite de perilla es fácilmente adulterado con aceites comestibles de bajo precio. Debido a la homogeneidad de los aceites comestibles y la complejidad de su composición, los métodos tradicionales de identificación tienen dificultades para diferenciar rápida y exactamente entre el aceite de perilla auténtico y el falsificado. Este trabajo explora la viabilidad de la identificación de la autenticidad del aceite de perilla utilizando espectroscopía UV-visible combinada con reconocimiento químico de patrones. Primero se adquirieron 40 muestras puras de aceite de perilla, y se añadieron aceites de soja y palma en ciertas proporciones para preparar 51 muestras adulteradas binarias y 63 muestras adulteradas ternarias de aceite de perilla. De acuerdo con el objetivo de identificación, se obtuvieron dos conjuntos de datos de un total de 154 muestras: uno es un conjunto de clasificación binaria de aceite de perilla auténtico y adulterado compuesto por 40 muestras puras y 114 muestras adulteradas; el otro es un conjunto de clasificación ternaria compuesto por 40 muestras puras, 51 muestras adulteradas binarias y 63 muestras adulteradas ternarias. Luego se aplicaron cuatro métodos, análisis de componentes principales (PCA), clasificación independiente suave en clústeres (SIMCA), análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) y máquina de aprendizaje extremo (ELM), para clasificar estos dos conjuntos de datos. Se utilizó una matriz de confusión para visualizar los resultados de clasificación y se evaluó el rendimiento del modelo mediante precisión, exactitud, recuperación y puntuación F1. Los resultados muestran que para ambos conjuntos de datos binarios y ternarios, PLS-DA fue el mejor modelo, con una precisión predictiva del 98,04% y 100% respectivamente. Por lo tanto, la espectroscopía UV-visible combinada con el reconocimiento químico de patrones puede lograr una identificación rápida y precisa de la autenticidad del aceite de perilla.

aceite de perilla; espectroscopía UV-visible; reconocimiento químico de patrones; identificación de autenticidad