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J-GLOBAL ID：201702233371078403   整理番号：17A0160810

ハイパースペクトル技術による羊肉品種のマルチバンド識別研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Multi-Bands Recognition for Varieties of Mutton by Using Hyperspectral Technologies

著者 (7件)： Wang Songlei (School of Construction and Hydraulic Engineering, Ningxia University) ,  Wu Longguo (School of Construction and Hydraulic Engineering, Ningxia University) ,  Ma Tianlan (School of Agriculture, Ningxia University) ,  Chen Yabin (School of Agriculture, Ningxia University) ,  He Jianguo (School of Construction and Hydraulic Engineering, Ningxia University) ,  He Xiaoguang (School of Agriculture, Ningxia University) ,  Kang Ningbo (School of Construction and Hydraulic Engineering, Ningxia University)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 36  号： 9  ページ： 2937-2945  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  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： 可視/近赤外(400~1000NM)及び近赤外(900~1700NM)のハイパースペクトルイメージング技術を用いて、寧夏地区のTan寒交雑、,、,の三つの品種の羊肉に対して識別研究を行った。異なる周波数帯のスペクトル特性に対して,それぞれ,BASELINEおよびSG畳込み平滑化前処理法を選択し,そして,連続的投影法(SPA)を用いて,特性波長を抽出した。線形判別分析(LDA)と動径基底核関数サポートベクトルマシン(RBFSVM)モデルを結合して,全波長と特性波長の識別分析を行った。その結果,異なるバンドのハイパースペクトルは,品種の識別に対して良好な効果を持ち,400~1000NMの波長範囲において,BASELINE-RBFSVM-RBFSVMおよび12の特性波長で100%および%%の精度をもつことを示した。900~1700NMの波長範囲において,BASELINE-FULLWAVE-RBFSVMと7つの特性波長での精度は96.25%と%%であった。RBFSVMの非線形分類精度はLDAの線形判別結果より高く,400~1000 NMのバンドの識別精度は900~1700 NMのバンドより優れており,3種類の羊肉の色テクスチャの差異は成分の含有量より顕著であることを示した。ハイパースペクトル画像処理技術とRBFSVM法を併用することにより,優れた羊肉品種識別効果を得ることができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  核関数 ,  *品種 ,  線形性 ,  波長 ,  サポートベクトルマシン ,  畳込み ,  判別分析 ,  平滑化 ,  近赤外線 ,  周波数帯 ,  *羊肉 ,  *食肉
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  分類精度 ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Hyperspectral imaging technology ,  Varieties of mutton ,  Multichannel recognition ,  Characteristic wavelengths ,  SVM(support vector machine)

分類 (2件)： 食品の品質  (FJ01040F) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ハイパースペクトル ,  羊肉 ,  品種 ,  マルチバンド ,  識別 ,  研究