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J-GLOBAL ID：201702264421287102   整理番号：17A0357932

多元素分析に基づくナツメの産地同定法【JST・京大機械翻訳】

Identification of Ziziphus jujuba origin by multi-element analysis

著者 (6件)： Xia Liya (College of Quality & Technical Supervision,Hebei University) ,  Gao Wei (College of Quality & Technical Supervision,Hebei University) ,  Li Yaping (College of Engineering,China Agricultural University) ,  Yin Jiexuan (College of Quality & Technical Supervision,Hebei University) ,  Zhang Xiaoyu (College of Quality & Technical Supervision,Hebei University) ,  Li Xiaoyang (College of Quality & Technical Supervision,Hebei University)
資料名： Shipin Gongye Keji  (Shipin Gongye Keji)
巻： 37  号： 24  ページ： 49-52,57  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2152A  ISSN： 1002-0306  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： 産地間の差異性元素を利用して産地判別を行う可能性を検討するため、異なる産地のナツメサンプル中の10種類の元素の含有量を測定した。データの差異分析,クラスタ分析,FISHER判別分析及び部分最小二乗判別分析(PARTIAL LEAST SQUARES DISCRIMINATION ANALYSIS,PLS-DA)を行った。結果によると、異なる産地のナツメの中のMG、B、MN、FE、ZN元素には顕著な差異があり、産地の特徴を有する指紋の元素である。R型クラスタ分析により,B,MN,FE及びZN元素が共通の特徴を有することを確認した。産地の特徴元素とQ型クラスタリング、FISHER判別とPLS-DAに基づいて確立したナツメの産地識別モデルの正確率はすべて元素の分析結果より高く、その中で特徴元素を利用して構築したPLS-DAモデルの識別正確率は最も高かった。逆検定と交差検定の正確率は94.0%であり,Q型クラスタリングモデルの判別能力は最も悪く,最も高い判別率は84.06%であった。本研究により、産地間の差異性元素は有効な産地識別因子であり、監督モードのFISHER判別とPLS-DAアルゴリズムの正確率は非監督モードのシステムクラスタリング法よりはるかに高く、産地識別分析により適していることが証明された。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 指紋 ,  クラスタ分析 ,  クラスタ化 ,  判別分析 ,  交差検証法 ,  部分最小二乗法 ,  *多元素分析 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： クラスタリング法 ,  産地判別 ,  *産地 ,  *産地同定 ,  *ナツメ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Ziziphus jujuba ,  element ,  discriminant analysis ,  partial least squares

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多元素分析 ,  ナツメ ,  産地同定