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J-GLOBAL ID:201702248666692970   整理番号:17A0062470

因子分析に基づくKao烟香型の定量的判別と品種対応研究【JST・京大機械翻訳】

MFA-based research for quantitative determination of flue-cured tobacco and correspondence of varieties
著者 (8件):
資料名:
巻: 38  号:ページ: 805-812  発行年: 2016年 
JST資料番号: C3046A  ISSN: 0258-7971  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)
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タバコ葉の化学組成とその香りと生産量との関係を研究するため、サンプリング方法により、2012年の中国国内の14省の17品種の128のタバコ葉サンプルを収集した。関連する業界標準と文献の方法を参照して、その品質に影響する117種類の化学指標を測定し、各指標に対してMFAの次元縮小処理を行い、因子の得点によるBAYESの香りの定量的判別モデルを構築し、そして型と生産区に対する対応分析を行った。結果は以下を示す。(1)元の指標は24の共通因子を提案し、元の変数に対する総分散の解釈率は85.488%%である。(2)定量的判別モデルは,メガスチグマトリエノン,フラン,およびアルカリの含有量によって,タバコ葉サンプルの型を予測することができ,そして,予測精度は,97.0%以上であった。(3)因子スコアの重みづけの型と品種の対応分析の結果は主観的経験と一致し、各品種の香りの特質は以下の通りであった。香り:紅大≧CB-1;中間香:遵烟6号≧≧201>BINA1号>貴4号。特級:ZHONGYAN100>ZHONGYAN101≧粤烟97>NC55.2。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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人工知能  ,  精油,香料 
物質索引 (1件):
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