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J-GLOBAL ID：201702246966207213   整理番号：17A0379510

NIRに基づくコムギの湿ったグルテンの特性スペクトルバンドの抽出【Powered by NICT】

Extraction of characteristic spectral bands of wet gluten in wheat based on NIR

著者 (6件)： Dandan Ye (Heilongjiang University, Harbin, China) ,  Laijun Sun (Heilongjiang University, Harbin, China) ,  Borui Zou (Heilongjiang University, Harbin, China) ,  Wenyi Tan (Heilongjiang University, Harbin, China) ,  Dan Zhang (Heilongjiang University, Harbin, China) ,  Wenkai Che (Heilongjiang University, Harbin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CCIOT  ページ： 105-110  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コムギは最も重要な食用作物の一つである。コムギの湿式グルテン含量は粉のグルテンの程度を決定する重要な因子である。近赤外分光法は,この論文で予測モデルを確立することによりコムギの湿式グルテン含量を予測した。異常試料の同定に及ぼすいくつかの加工を行った,モデルの予測能力を改善するためのスペクトルデータと分割されたキャリブレーションセットを前処理,特に特徴的なスペクトルバンドに及ぼす深い研究を行った。100スペクトル点を収集し,25群に分けた。部分最小二乗回帰モデルを作成するためにスペクトル点の集合を除去し,フィルタリングを継続する優れた予測能力を持っていたスペクトル組合せを保持により,著者らは,特徴的なスペクトルバンドを得た。結果はR,R~2,RPDとSEP全スペクトルデータにより作成されたモデルは,それぞれ0.923,0.848と2.564と1.421に達し,特性スペクトルにより作成したモデルの結果は,それぞれ0.950,0.901%,3.177%と1.149であったことを示した。後者の予測能力は明らかに改善した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *グルテン ,  フィルタリング ,  近赤外分光分析 ,  前処理 ,  *スペクトルバンド ,  予測モデル ,  *スペクトル ,  *コムギ ,  粉体
準シソーラス用語： 部分最小二乗回帰 ,  スペクトルデータ ,  予測能力 ,  食用作物 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 食品の分析  (FJ01030U) ,  分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (3件)： コムギ ,  グルテン ,  スペクトルバンド