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J-GLOBAL ID：201702248557520807   整理番号：17A0358446

画像とスペクトル情報融合に基づく紅茶萎の定量的判別【JST・京大機械翻訳】

Discriminant of withering quality of Keemun black tea based on information fusion of image and spectrum

著者 (6件)： Ning Jingming (State Key Laboratory of Tea Plant Biology and Utilization, Anhui Agricultural University) ,  Sun Jingjing (State Key Laboratory of Tea Plant Biology and Utilization, Anhui Agricultural University) ,  Zhu Xiaoyuan (State Key Laboratory of Tea Plant Biology and Utilization, Anhui Agricultural University) ,  Li Shuhuan (State Key Laboratory of Tea Plant Biology and Utilization, Anhui Agricultural University) ,  Zhang Zhengzhu (State Key Laboratory of Tea Plant Biology and Utilization, Anhui Agricultural University) ,  Huang Caiwang (Jindong Tea Factory of Qimen)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 24  ページ： 303-308  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 紅茶の萎の定量的判別を実現するために,本論文は,画像とスペクトル情報を統合した後に,線形判別分析と部分最小二乗法を組み合わせた技術を提案し,紅茶紅茶の定性判別とカテキンとアミノ酸の比率の定量的予測を研究した。画像の主成分分析を通して,5つの特性波長と対応するスペクトル特性値を選択して,5つの特性波長画像のテクスチャ固有値をグレイレベル共起行列に基づいて抽出して,14のテクスチャ特性値を連続射影アルゴリズムによって最適化した。次に,スペクトルとテクスチャ特徴値のデータを用いて,紅茶の萎度の線形判別モデルとカテキンとアミノ酸の比率の部分最小二乗予測モデルを確立した。結果は以下を示す。研究の方法と確立したモデルを用いて、紅茶紅茶の萎程度の判別精度は%%に達し、カテキンとアミノ酸の比率の予測相関係数は0.8765であり、予測二乗平均平方根誤差は0.434であり、予測結果は比較的に良かった。これらの2つの方法を用いて紅茶紅茶の程度を定量的に識別できることを証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 波長 ,  *紅茶 ,  予測モデル ,  最適化 ,  相関係数 ,  アミノ酸 ,  固有値 ,  部分最小二乗法 ,  射影 ,  主成分分析 ,  線形性 ,  酸素複素環化合物 ,  多価フェノール ,  フラボノイド ,  芳香族縮合化合物 ,  ポリオール
準シソーラス用語： 共起行列 ,  テクスチャ ,  線形判別分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： data fusion ,  discriminant analysis ,  image analysis ,  partial least squares approximations ,  black tea ,  withering ,  ratio of catechins to amino acids

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  アルカロイドし好飲料  (FJ06030D) ,  パターン認識  (JE07000S)

物質索引 (1件)： カテキン

タイトルに関連する用語 (5件)： スペクトル ,  情報融合 ,  紅茶 ,  定量 ,  判別