利用融合拉曼-傅里叶变换红外光谱(Raman-FTIR)技术和一维卷积神经网络(1D CNN)，区分不同加工工艺得到的食用植物油以及掺假菜籽油 – 生物通

针对花生油等食用油加工与质量检测，该研究开发了融合注意力机制的一维卷积神经网络（1D CNN）模型，实现98.61%的高精度掺假检测。研究选取花生油、菜籽油及大豆油等七类典型食用油样本，涵盖冷压、热压及精炼三种主要加工工艺，结合拉曼光谱与傅里叶变换红外光谱建立多维度分析模型，对比了线性判别分析、支持向量分类器与1D CNN的适用性，最终1D CNN模型突破传统局限，通过四层卷积核提取多尺度特征并结合注意力机制动态加权关键谱段，性

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