文献

J-GLOBAL ID：201702260585932484   整理番号：17A0169678

FT-IRとPCA-LDAに基づく酒の同定法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Identification of liquor authenticity based on FTIR with PCA-LDA

著者 (11件)： Liang Junfa (Guangzhou Quality Supervision and Testing Institute) ,  Wu Wenlin (Chengdu food and Drug Inspection Institute) ,  Chen Daiwei (Chengdu food and Drug Inspection Institute) ,  Wan Yuping (Chengdu food and Drug Inspection Institute) ,  Tu Songlin (Chengdu food and Drug Inspection Institute) ,  Chen Ran (Guangzhou Quality Supervision and Testing Institute) ,  Luo Manni (Guangzhou Quality Supervision and Testing Institute) ,  Zeng Yuan (Guangzhou Quality Supervision and Testing Institute) ,  Ye Ling (Guangzhou Quality Supervision and Testing Institute) ,  Wang Zhixiong (Guangzhou Quality Supervision and Testing Institute) ,  Ou Shuojun (Guangzhou Quality Supervision and Testing Institute)
資料名： Shipin Gongye Keji  (Shipin Gongye Keji)
巻： 37  号： 15  ページ： 309-312  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2152A  ISSN： 1002-0306  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： FOURIER変換赤外分光法(FT-IR)を用いて,赤外スペクトルを取得し,主成分分析(PCA)を用いて,赤外スペクトルデータを処理した。累積分散寄与率が99%以上の主成分をモデルパラメータとして抽出した。線形判別分析(LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS,LDA)と結合して,赤外スペクトルの全周波数帯,指紋,および微分に基づく酒の識別モデルを確立した。結果は,赤外スペクトルの全スペクトルデータによって確立したモデルの精度がより高く,初期の判別精度が95.6%であり,交差検証実験における判別精度が91.4%であり,テストセットにおける30のサンプルの判別精度が86.7%であることを示した。本研究は、酒の真偽鑑別に技術的参考を提供することができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 鑑別 ,  指紋 ,  赤外分光法 ,  *赤外スペクトル ,  主成分分析 ,  周波数帯
準シソーラス用語： 検証実験 ,  スペクトルデータ ,  線形判別分析 ,  モデルパラメータ ,  決定係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： liquor authenticity ,  principal component analysis ,  linear discriminant analysis ,  FT-IR

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  食用油脂,マーガリン  (FJ09010C) ,  分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (3件)： 酒 ,  同定法 ,  提案