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食用油種類的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉翠玲等寫的 近紅外光譜技術在食品品質檢測方法中的研究 可以從中找到所需的評價。
另外網站食油比較｜亞麻籽油VS葵花籽油VS橄欖油？5種油大比拼！ ...也說明：... ／食油推介】市面上食油種類多多，亞麻籽油、橄欖油、葵花籽油等，哪款是較健康之選？ ... 她指，以上5種食油都含有約80%的不飽和脂肪酸，屬於較健康的食用 ...
國立嘉義大學 食品科學系研究所 黃健政所指導 張馨月的 以反應曲面法探討真空油炸青花菜梗脆片最適化條件及其物化特性分析 （2020），提出食用油種類關鍵因素是什麼，來自於青花菜、反應曲面法、碳酸氫鈉、脆度、硬度。
而第二篇論文東海大學 食品科學系 陳佩綺所指導 李宜樺的 食品安全事件對消費者行為之影響─ 以食用油為例 （2015），提出因為有 食品安全事件、消費者行為、食用油、信任、標章的態度的重點而找出了 食用油種類的解答。
最後網站[油炸美食專輯] - 全華精密則補充：可以藉由顏色或氣味來確定家中的油品變質情況，但是在專業廚房和生產場所，. 使用下面的方法。 食用油的劣化. 油質劣化種類. 判斷煎炸油質劣化. 的方法 ...
近紅外光譜技術在食品品質檢測方法中的研究
為了解決食用油種類 的問題，作者劉翠玲等 這樣論述：
本書從社會實際需求出發，作者多年從事測控技術及信息處理，並與食品相關專業等研究人員合作，融入許多為解決實際問題而進行的研究和實踐經驗，系統介紹了本課題組基於近紅外光譜分析技術在蔬菜農藥殘留量的檢測、食用植物油、小麥粉、淀粉的品質檢測中的應用研究成果。本書主要包括：較系統地綜述了近紅外光譜法的分析特點及發展應用過程；總結闡述了近紅外光譜分析的基本理論和流程；闡述了基於近紅外光譜分析技術的蔬菜中農藥殘留量檢測方法及模型建立；采用近紅外光譜技術結合模式識別方法建立了食用油種類、花生油和橄欖油摻偽定性識別模型；采用近紅外光譜技術結合化學計量學方法建立了食用油脂肪酸含量、過氧化值和酸價的定量分析模型；提
出了基於近紅外光譜檢測小麥粉品質；運用近紅外光譜技術可實現快速、無損地鑒別淀粉品質等。本書適合從事食品、衛生、檢測技術、自動化、信息處理等專業內容方面的研究生、本科生及相關工程技術人員、科研人員閱讀。劉翠玲，一直從事自動化系統及測控技術專業的教學、科研工作，為研究生、本科生主講了十余門課程，指導研究生、本科生40余人，多年主講《自動檢測技術及儀表》、《多傳感器數據融合技術》、《過程控制系統》等課程，任課程負責人，現任中國計算機用戶協會仿真技術分會副理事長，《電力自動化設備》雜志常務理事。在測控技術、復雜系統的建模與仿真方法研究、控制方法研究及應用等方面做出一定成績。負責完成了北京市自然基金項目
「基於近紅外光譜技術農藥殘留量的快速智能檢測方法研究」；參加北京市有修人才基金「基於近紅外光譜技術食用油檢測方法研究」、「同軸相位法找水儀的研制」等多項部級、局級、橫向科研課題，多次獲得過省部級獎勵。發表學術論文40余篇，主編了《集散控制系統》、《系統仿真》、《智能建築通信自動化系統》等各類教材5部，有豐富的教學和科研經歷。目前研究方向：智能測量技術與數據處理、復雜系統的建模與仿真方法研究、智能控制方法研究及應用。正在主持中國石油科技風險創新研究項目「低產液水平井高可靠流量測量新方法研究」。 前言第1章緒論11.1近紅外光譜技術的分析特點及在各領域中的應用現狀11.1.1近
紅外光譜技術的分析特點11.1.2近紅外光譜技術的發展及應用21.2近紅外光譜技術在食品安全檢測領域的研究概述31.2.1近紅外光譜技術在農殘檢測領域的研究進展31.2.2近紅外光譜技術在食用油品質檢測領域的研究進展61.2.3近紅外光譜技術在面粉品質檢測領域的研究進展111.2.4近紅外光譜技術在淀粉品質檢測領域的應用131.3基於近紅外光譜的數據處理分析方法概述131.3.1光譜數據預處理方法概述 141.3.2校正模型方法概述151.4完成的相關科學研究項目概況161.5本書的主要內容16參考文獻19第2章近紅外光譜分析技術基礎242.1近紅外光譜分析的理論基礎242.2近紅外光譜分析流
程 262.3近紅外光譜分析預處理方法 282.3.1主成分分析法292.3.2馬氏距離法 302.3.3杠桿值法 312.3.4半數重采樣法 312.3.5蒙特卡洛交叉驗證法312.3.6數據規范化處理322.3.7光程校正 322.3.8基線校正332.3.9導數法 342.3.10平滑處理342.3.11多元散射校正352.3.12傅里葉變換352.3.13正交信號校正352.3.14標准正態變量變換362.3.15基於分段窗口的特征譜區篩選方法362.4近紅外光譜模型多元校正分析方法372.4.1多元線性回歸（MLR）法372.4.2主成分回歸(PCR)法382.4.3偏最小二乘(PL
S)法392.4.4人工神經網絡（ANN）BP法402.4.5聚類分析法412.4.6支持向量機（SVM）法452.5近紅外光譜定標模型的評價指標472.6近紅外光譜儀器介紹 472.6.1光譜儀發展介紹472.6.2本研究應用光譜儀平台介紹502.7小結53參考文獻54目錄第3章基於近紅外光譜的溶液中農藥殘留檢測方法研究573.1簡介573.2基於近紅外光譜的溶液中毒死蜱PLS定量分析方法研究593.2.1樣品制備593.2.2光譜采集593.2.3結果與分析 603.2.4重現性實驗結果與分析633.3基於近紅外光譜的溶液中毒死蜱BP網絡定量分析方法研究643.3.1BP算法的實驗設計64
3.3.2樣品制備643.3.3結果與分析643.4溶液中毒死蜱的PLS和BP定量分析模型性能的比較713.4.1PLS法的樣品選擇713.4.2BP法的樣品選擇713.4.3比較分析結果713.5基於近紅外光譜的溶液中毒死蜱PLS定性分析方法研究723.5.1樣品制備723.5.2光譜采集723.5.3結果與分析723.5.4重現性實驗結果與分析723.6光譜預處理對毒死蜱和炔蟎特近紅外光譜定量模型性能影響分析753.6.1 樣品制備753.6.2光譜采集763.6.3不同預處理方法對毒死蜱PLS模型性能影響分析763.6.4不同預處理方法對炔蟎特PLS模型性能影響分析783.6.5毒死蜱和
炔蟎特的近紅外光譜ANN BP檢測試驗研究803.7小結83附錄85附錄A附表85附錄B標准物質相關說明87參考文獻88第4章基於近紅外光譜的蔬菜中農藥殘留檢測方法研究894.1簡介894.2蔬菜中常見的有機磷農藥殘留量檢測方法914.2.1色譜法934.2.2生物化學測定法 (膽鹼酯酶抑制法)964.2.3發光菌檢測法 1004.2.4生物傳感器法 1014.2.5免疫分析法 1014.2.6光譜法1024.2.7實驗室機器人1104.3基於近紅外光譜的大白菜中毒死蜱殘留量檢測方法研究 1104.3.1樣品制備1104.3.2光譜采集1114.3.3光譜預處理對模型性能影響分析1124.3.
4近紅外光譜波長選擇對模型性能影響分析1134.3.5模型性能驗證1134.4基於近紅外光譜的菠菜中毒死蜱殘留量檢測方法研究 1144.4.1樣品制備1144.4.2光譜采集1154.4.3光譜預處理對模型性能影響分析1154.4.4近紅外光譜波長選擇對模型性能影響分析1164.4.5模型性能驗證1164.5基於近紅外光譜的蘿卜中毒死蜱殘留量檢測方法研究1174.5.1樣品制備1184.5.2光譜采集1184.5.3蘿卜中毒死蜱殘留量的PLS模型建立與分析1184.5.4蘿卜中毒死蜱殘留量的BP模型建立與分析1194.6小結 120參考文獻120第5章近紅外光譜技術在食用油品質定性分析中的應用
研究1225.1簡介1225.2模式識別方法1225.2.1系統聚類分析法1225.2.2支持向量機分類器1225.3 基於近紅外光譜的食用油種類定性識別分析1275.3.1樣品制備1275.3.2光譜采集1275.3.3結果與分析1285.4基於近紅外光譜的純花生油摻假鑒別分析1305.4.1樣品制備1305.4.2光譜采集1305.4.3結果與分析1315.5 基於近紅外光譜的純橄欖油摻假鑒別分析1345.5.1樣品制備1345.5.2光譜采集1345.5.3結果與分析1355.6小結136參考文獻136第6章近紅外光譜技術在食用油品質定量分析中的應用研究1386.1簡介1386.2光譜分
辨率的選取對食用油近紅外模型性能影響分析1386.2.1樣品制備1396.2.2光譜采集1396.2.3結果與分析1396.3基於近紅外光譜的食用油脂肪酸定量分析1416.3.1常見譜區優化算法1426.3.2CARS波長變量選擇法1456.3.3基於CARS-PLS的食用油脂肪酸定量模型的優化1466.4基於近紅外光譜的食用油過氧化值定量分析1486.4.1樣品制備1496.4.2光譜采集1496.4.3結果與分析1496.5基於近紅外光譜的食用油酸價定量分析1526.5.1樣品制備1526.5.2光譜采集1526.5.3結果與分析1526.6小結155參考文獻155第7章基於近紅外光譜的小
麥粉品質檢測方法研究1577.1 簡介1577.2基於近紅外光譜的小麥粉PLS模型的建立與分析1587.2.1樣品制備1587.2.2光譜采集1587.2.3結果與分析1597.3基於近紅外光譜的小麥粉異常樣品剔除方法研究1607.3.1基於馬氏距離法的異常樣品判別分析1617.3.2基於蒙特卡洛交叉驗證法的異常樣品判別分析1617.3.3剔除異常樣品后的模型評價1627.4基於近紅外光譜的小麥粉特征譜區篩選方法研究1627.4.1小麥粉樣品集划分方法比較1637.4.2基於常規區間偏最小二乘法的小麥粉近紅外光譜模型優化1647.4.3基於聯合區間最小二乘法的小麥粉近紅外光譜模型優化1657.
4.4基於向后區間最小二乘法的小麥粉近紅外光譜模型優化1667.4.5基於CARS譜區篩選法的小麥粉近紅外光譜模型優化1687.4.6特征譜區篩選法的比較1707.5SVM和ANN BP在小麥粉品質定量分析中的應用研究1707.5.1小麥粉近紅外光譜的主成分分析1717.5.2基於近紅外光譜的小麥粉ANN BP模型1717.5.3基於近紅外光譜的小麥粉支持向量回歸模型1727.5.4小麥粉模型比較分析1747.6小結175參考文獻 175第8章基於近紅外光譜的淀粉品質檢測方法研究1768.1簡介1768.2基於聚類分析的淀粉種類定性識別方法研究1768.2.1樣品制備1768.2.2光譜采集1
768.2.3結果與分析1778.3基於SVM的淀粉種類定性識別方法研究1818.3.1樣品制備1818.3.2光譜采集1818.3.3結果與分析1818.4基於近紅外光譜的淀粉含水量快速分析方法研究1878.4.1樣品制備1878.4.2光譜采集1878.4.3淀粉含水量PLS模型的建立與分析1878.5馬鈴薯淀粉摻雜玉米淀粉的近紅外光譜檢測方法研究1928.5.1樣品制備1948.5.2光譜采集1948.5.3定量分析模型的建立1948.5.4定量分析模型的驗證1948.6淀粉摻雜滑石粉的近紅外光譜檢測方法研究1968.6.1樣品制備1978.6.2光譜采集1978.6.3實驗方法設計19
88.6.4定量分析模型的建立1988.6.5定量分析模型的驗證1988.7小結199參考文獻200第9章總結與展望2019.1本書的主要內容總結2019.2展望203參考文獻203
食用油種類進入發燒排行的影片
母親節簡易食譜：心形果凍佐香草醬 — 5月10日就是母親節了！這是為媽媽做一道甜點的最好機會。我們準備了一道用漂亮的心形呈現的簡單食譜，讓媽媽永遠不會忘記這道特別的甜點。而且，你只需要果凍、香草醬和心形的模具 就可以了。讓我們開始吧！
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完整食譜：https://www.yokofu.tw/raspberry-jello-heart/
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所需材料:
白色果凍部份:
150 ml 水
18 片吉利丁
800 ml 牛奶
200 ml 煉乳
200 ml 含糖煉乳
紅色果凍部份:
75 g 紅色果凍粉 (如：覆盆子或草莓口味)
1 公升水
250 g 糖
此外:
食用油
心形矽膠模具
心形切模
香草醬
作法:
1.) 首先將吉利丁浸到水中軟化。然後在鍋子中加入熱水，再將先前泡軟的吉利丁放進去溶化。將三種類型的牛奶混合在一起，然後將它慢慢地加到溶化的吉利丁水中攪拌。用少許食用油潤滑心形模具，然後將約一半的白色果凍液倒到模具中。之後讓它冷卻約2小時，直到果凍凝固。
小秘訣：如果在攪拌時出現很多氣泡，可以用濾勺將泡泡除去。
2.) 用心形切模在果凍中切出一些不規則的心形，並小心用叉子將心形果凍取出。
3.) 將紅色果凍粉與水和糖混合，加熱後攪拌均勻，然後讓它冷卻一下。之後將大量的紅色果凍液小心地倒入心形模具中，直到紅色果凍層和白色果凍層一樣厚為止。現在讓它冷卻大約1.5個小時，直到凝固為止。
小秘訣：最好不要將果凍液直接用倒的倒入模具中，而是用勺子勺起，然後用勺子的側面斜斜地倒入，這樣氣泡會比較少，而且比較不會晃動到已經凝固的果凍層。
4.) 在紅色的果凍層上，再倒入一層白色的果凍液。然後讓它冷卻約1.5個小時，直到凝固為止。
小秘訣：如果白色果凍液已經部份結成塊，只需在攪拌下再次加熱，直到再次變成液體為止。
5.) 最後將剩下的紅色果凍液倒入模具中，讓它冷卻約2至3個小時。
6.) 建議在取出模具之前，用小刀小心地在心形模具邊緣切過，以便讓模具和果凍分開。在享用前，淋上香草醬即可。
哪位媽媽不會對眼前的景象感到驚喜呢？這種漂亮的心形甜點不僅適合母親節，還可以在情人節、生日、婚禮或週年紀念日等送給你想表達心意的人。
如果你喜歡果凍和布丁，那麼這道巧克力櫻桃果凍布丁蛋糕保證讓你愛到心坎裡。https://www.yokofu.tw/pudding-with-jelly-of-cherries/
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以反應曲面法探討真空油炸青花菜梗脆片最適化條件及其物化特性分析
為了解決食用油種類 的問題，作者張馨月 這樣論述：
青花菜梗為產季時由青花菜截切蔬菜工廠處理時之副產物，量體大且因皮厚纖維粗都以廢棄物處理，回歸農田或廚餘利用，故設計以青花菜梗為原料開發蔬菜脆片。本研究以綠王品種之青花菜梗作為原料，透過適當的前處理條件 (碳酸氫鈉浸泡濃度、麥芽糖糖度及糖漬時間) 進行處理後真空油炸，利用反應曲面法 (RSM) 之三變數三層級設計，以碳酸氫鈉濃度 (0、0.5、1%) 、麥芽糖糖度 (36、40、44°Bx) 及糖漬時間 (2、4、6 小時) 作為真空油炸青花菜梗脆片之前處理的操作條件，並以破段力分析 (硬度及脆度)、色澤分析 (b* 值) 及感官值作為指標，探討真空油炸青花菜梗脆片之最適條件。以 RSM
試驗結果顯示，最適合的前處理條件為碳酸氫鈉濃度為 0.93%、麥芽糖糖度 37.0°Bx、糖漬時間 5.39 小時，在此條件下，真空油炸青花菜梗的脆度為 0.18 mm、b* 值為 26.56、感官值為 46.23 分，求得最適前處理條件並以此模型做驗證，確定模型與實作最適前處理條件之結果相符。最適條件組與其他真空油炸產品相比其脂肪含量少約 4~10 %、假密度數值與其他油炸食品相似、硫代巴比妥酸反應性物質於儲藏上並無顯著差異、粗纖維含量高 1.33%。綜合以上，本研究之真空油炸青花菜梗脆片其口感佳、粗纖維含量高且脂肪含量低，適合供給不愛吃蔬菜又愛吃零食的族群，亦可提高青花菜梗的利用性及附加價
值。
食品安全事件對消費者行為之影響─ 以食用油為例
為了解決食用油種類 的問題，作者李宜樺 這樣論述：
台灣於2002年加入世界貿易組織（World Trade Organization，WTO），促進國內整個食品供應鏈走向全球化分工，使食品「從農場到餐桌」的過程變得更多元也更複雜，導致政府和企業較難管控食品的安全，容易造成食品安全事件（以下簡稱食安事件）的發生。食安事件的爆發也讓許多問題浮上檯面，例如頂新黑心油事件時，間接發現GMP制度的缺失，使消費者不信任標章制度與政府，因此引發本研究動機：食安事件對消費者行為造成什麼影響？事件後消費者對標章的看法又是如何？為了貼近消費者行為，本研究選用近幾年發生重大食安事件的食用油為研究對象，探討食安事件發生前後消費者的行為產生了什麼改變、購買食用油時的
重視因素以及對於標章的看法。本研究利用問卷調查法，於北中南地區平均抽樣。結果發現，食安事件改變了消費者最常購買的品牌、購買種類與購買地點等等，消費者也更重視安全衛生與標章。而「得意的一天」在事件前後都是最多人購買的品牌，其產品雖然沒有問題，但事件後其實減少了11.9%的購買率，顯示食安事件會有波及效果，因此事件後廠商更應強調自家產品的良好品質與衛生安全，積極與消費者溝通。另外，雖然標章在食安事件時曾被撻伐，但整體而言消費者對標章的信任最高，對標章的態度也普遍良好，因標章能給予產品額外附加價值，也發現在消費者心目中，最重視的為健康食品許可證和有機標章，建議廠商可申請，作出市場區隔也讓消費者有更多
選擇依據。政府部門則應該嚴格審視法規是否合時宜，改善制度上的缺失，進一步找出可能產生的紕漏，並加強稽核與稽查頻率，使消費者能更信任標章，也能重新發揮標章應有的功能。