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J-GLOBAL ID：201702249206233334   整理番号：17A0536337

近赤外分光法とパターン認識技術は,油の品質を迅速に識別することができる。【JST・京大機械翻訳】

Rapid Detection for the Quality of Frying Oil Using Near Infrared Spectroscopy and Pattern Discrimination Techniques

著者 (6件)： Zhu Xiangrong (Hunan Provincial Academy of Agricultural Science, Hunan Institute of Agricultural Product Processing) ,  Li Gaoyang (Hunan Provincial Academy of Agricultural Science, Hunan Institute of Agricultural Product Processing) ,  Qin Yanhua (College of Chemistry and Chemical Engineering, Central South University) ,  Su Donglin (Hunan Provincial Academy of Agricultural Science, Hunan Institute of Agricultural Product Processing) ,  Liu Wei (Hunan Provincial Academy of Agricultural Science, Hunan Institute of Agricultural Product Processing) ,  Shan Yang (Hunan Provincial Academy of Agricultural Science, Hunan Institute of Agricultural Product Processing)
資料名： Zhongguo Shipin Xuebao  (Zhongguo Shipin Xuebao)
巻： 16  号： 12  ページ： 206-211  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2780A  ISSN： 1009-7848  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： 油の反射スペクトルをパターン認識技術と結合して,油の品質を迅速に識別する方法を確立した。79のサンプルの酸価とカルボニルを国家規格法によって測定し,サンプルの真の属性を価によって決定した。訓練セットと予測セットを,KENNARD-STONEアルゴリズムによって選択した。サンプルのNIRスペクトル前処理方法を検討し、平滑、一階導関数と平均中心化処理の全スペクトルをデータ入力とし、部分最小二乗判別分析(PLS-DA)方法を用いて、油の品質の訓練セットと予測セットの正確な認識率はそれぞれ94.5%と100%であった。主成分識別分析(PCA-DA),K最近傍法(KNN)と分類回帰木(CART)の3つのモデリング法を比較した。結果は,PLS-DAの予測能力が他の方法より優れていることを示して,NIRスペクトルとPLS-DAの組合せは,油の品質を迅速に識別するための新しい方法として使用することができた。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 ,  *品質 ,  部分最小二乗法 ,  国家規格 ,  反射スペクトル ,  判別分析 ,  *近赤外分光分析 ,  スペクトル ,  酸価 ,  近赤外スペクトル ,  *パターン認識 ,  モデリング
準シソーラス用語： CART ,  回帰木 ,  最近傍法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： frying oil ,  rapid detection ,  near infrared spectroscopy ,  pattern recognition

分類 (1件)： 果樹  (FC03042G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 近赤外分光法 ,  パターン認識 ,  油 ,  識別