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J-GLOBAL ID：201702243866442848   整理番号：17A0194283

ニューラルネットワークに基づくブラックベリー果実の香気成分の定量的構造クロマトグラフィー保持に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Quantitative Structure Retention Relationship Study on Aroma Components of Blackberry Wine Using Neural Network

著者 (4件)： He Qin (School of Chemistry and Chemical Engineering,Xuchang University) ,  Huang Baojun (Key Laboratory of Micro-Nano Materials for Energy Storage and Conversion of Henan Province, Institute of Surface Micro and Nano Materials,Xuchang University) ,  Cheng Jingru (School of Chemistry and Chemical Engineering,Xuchang University) ,  Wang Shumin (School of Chemistry and Chemical Engineering,Xuchang University)
資料名： Fenxi Kexue Xuebao  (Fenxi Kexue Xuebao)
巻： 32  号： 5  ページ： 697-700  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2895A  ISSN： 1006-6144  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： 人工神経回路網(ANN)を用いて,36種のブラックベリー果実の芳香成分の構造とクロマトグラフィー保持時間の間の定量的関係を確立した。36種類のブラックベリー果実の芳香成分の分子連結性指数と電気トポロジー指数を入力とし、保持時間を出力とし、内外の二重検証法を用いて、モデルの安定性を分析した。構築したネットワークモデルの相関係数は0.9993、交差検証の相関係数は0.9949、標準偏差は0.1100、残差絶対値は0.47以下であり、外部予測集合に応用し、外部予測セットの相関係数は0.9833である。比較のために,多変量線形回帰(MLR)法を用いてQSRRモデルを確立し,相関係数は0.9904,交差検定の相関係数は0.9905,標準偏差は1.4896,残差絶対値は4.32であった。外部予測セットの相関係数は0.8973であった。結果は,ANNモデルがMLRモデルより良い適合効果を得ることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 残差 ,  *クロマトグラフィー ,  交差検証法 ,  *ニューラルネットワーク ,  絶対値 ,  保持時間 ,  相関係数 ,  連結性 ,  標準偏差 ,  *芳香成分 ,  位相幾何学
準シソーラス用語： QSRR ,  多変量線形回帰 ,  ネットワークモデル ,  *ブラックベリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Quantitative structure retention relationship ,  Aroma components ,  Artificial neural network

分類 (2件)： 有機化合物のクロマトグラフィー,電気泳動分析  (CC04034H) ,  燃焼理論  (XE04020H)

タイトルに関連する用語 (7件)： ニューラルネットワーク ,  ブラックベリー ,  果実 ,  香気成分 ,  定量 ,  クロマトグラフィー ,  研究