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J-GLOBAL ID：201702257243630246   整理番号：17A0362132

可視-近赤外ハイパースペクトルイメージングによる種々の凍結乾燥期間の下でのソウギョ(Ctenopharyngodon idella)切片におけるマッピング水分含量【Powered by NICT】

Mapping moisture contents in grass carp (Ctenopharyngodon idella) slices under different freeze drying periods by Vis-NIR hyperspectral imaging

著者 (9件)： Qu Jia-Huan (School of Food Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, PR China) ,  Qu Jia-Huan (Academy of Contemporary Food Engineering, South China University of Technology, Guangzhou Higher Education Mega Center, Guangzhou 510006, PR China) ,  Sun Da-Wen (School of Food Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, PR China) ,  Sun Da-Wen (Academy of Contemporary Food Engineering, South China University of Technology, Guangzhou Higher Education Mega Center, Guangzhou 510006, PR China) ,  Sun Da-Wen (Food Refrigeration and Computerised Food Technology (FRCFT), Agriculture and Food Science Centre, University College Dublin, Belfield, Dublin 4, Ireland) ,  Cheng Jun-Hu (School of Food Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, PR China) ,  Cheng Jun-Hu (Academy of Contemporary Food Engineering, South China University of Technology, Guangzhou Higher Education Mega Center, Guangzhou 510006, PR China) ,  Pu Hongbin (School of Food Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, PR China) ,  Pu Hongbin (Academy of Contemporary Food Engineering, South China University of Technology, Guangzhou Higher Education Mega Center, Guangzhou 510006, PR China)
資料名： LWT - Food Science and Technology  (LWT - Food Science and Technology)
巻： 75  ページ： 529-536  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0549A  ISSN： 0023-6438  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Vis-NIRハイパースペクトル画像システム(400 1000 nm)は多様な凍結乾燥期間においてソウギョスライスの含水量を決定するために用いた。部分最小二乗回帰(PLSR)モデルは元のスペクトル(381波長)及び乗算的散乱補正,又は標準変量により前処理し,PLSRモデルの回帰係数を用いて選択した九波長(414;490;520;563;580;593;634;709;972nm)に基づいて開発した。選択された波長に基づく単純化したPLSRモデルは,良好な予測結果(R c 2=0.9149, R c v 2=0.8974, R P 2=0.9021; RMSEC=55.0 g/kg, RMSECV=61.1 g/kg, RMSEP=56.1 g/kg)を達成した。単純化したモデルの性能をさらに改善するために,回帰係数法から得られた重み付き値(1.75年,1.33年,1.85年,2.65年,1.13年,2.80年,1.35年,1.00年および1.00)は,選択した波長に適用し,その上に,最適化されたPLSRモデルは最終的に開発された(R c 2=0.9416, R c v 2=0.9278, R P 2=0.9117; RMSEC=45.5 g/kg, RMSECV=51.2 g/kg, RMSEP=56.3 g/kg)に基づく,モデル開発における選択された波長の異なる重要性を示した。最後に,最適化モデルは,種々の凍結乾燥期間下で試料中の水分含有量の分布図を作成した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 乗算 ,  *凍結乾燥 ,  簡素化 ,  *ソウギョ ,  最適化 ,  *スペクトル ,  前処理 ,  *含水量 ,  波長 ,  *近赤外線
準シソーラス用語： 分布図 ,  回帰係数 ,  散乱補正 ,  部分最小二乗回帰 ,  ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： イメージング分光法 ,  ソウギョすみ肉 ,  部分最小二乗回帰 ,  回帰係数 ,  重み付き値

分類 (2件)： 食品の品質  (FJ01040F) ,  果実とその加工品  (FJ11030Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 近赤外 ,  ハイパースペクトル ,  イメージング ,  凍結乾燥 ,  ソウギョ ,  マッピング ,  水分含量