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J-GLOBAL ID:201702250724062232   整理番号:17A0758674

イオン移動度分光分析フィンガープリントおよびケモメトリックスモデルに基づくオリーブ油およびツバキ油の迅速な検出と分離【Powered by NICT】

Rapid detection and separation of olive oil and Camellia oil based on ion mobility spectrometry fingerprints and chemometric models
著者 (6件):
資料名:
巻: 119  号:ページ: ROMBUNNO.201500463  発行年: 2017年 
JST資料番号: B0531A  ISSN: 1438-7697  CODEN: EJLST  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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オリーブ油とツバキ油のための簡単で迅速な分類モデルをイオン移動度分光分析(IMS)フィンガープリントとケモメトリックスモデル(ピーク検出とランダムフォレストアルゴリズム)に基づいて提案した。結果は,二次微分アルゴリズムによるIMSフィンガープリントスペクトルはピーク面積を計算するだけで,本研究で用いた64オリーブ油及び79ツバキ油試料を完全に分離できることを示した。ランダムフォレストアルゴリズムはツバキ油による偽和されたオリーブ油の判別モデルを確立するために採用した。シミュレートした偽和検出は二百五十五試料のオリーブ油を混合として同定された判別モデルの精度率は96.4%であることを示した。すべてのこれらの結果は,IMSは,ツバキ油による偽和オリーブ油を検出するための有効な方法であることを示唆した。実用化:ツバキ油は,物理化学的性質および脂肪酸プロファイルにおけるオリーブ油物質にも似ていなかった。,オリーブ油はツバキ油による偽和の最も頻出する標的の一つとなっている。本研究では,携帯型IMS装置によるオリーブ油およびツバキ油を検出し,分離するための迅速な方法を提供し,フィンガープリントスペクトル,ピーク検出(第1及び二次微分アルゴリズム),およびランダムフォレストアルゴリズムを用いてことを目的とした。結果は,本研究で確立した分類と判別モデルは産業における偽和検出のためのdoableであることを示した。指紋スペクトル,ピーク検出(第1及び二次微分アルゴリズム)およびランダムフォレストアルゴリズムに基づき,IMS検出はオリーブ油とツバキ油の迅速な検出と分離のためのdoableである。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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食用油脂,マーガリン  ,  油脂の性質 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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