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J-GLOBAL ID：201702266075914758   整理番号：17A0471544

中国ペカン品質の検出のためのMOS電子鼻センサアレイの最適化【Powered by NICT】

An optimization of the MOS electronic nose sensor array for the detection of Chinese pecan quality

著者 (6件)： Xu Keming (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou, 310058, PR China) ,  Wang Jun (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou, 310058, PR China) ,  Wei Zhenbo (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou, 310058, PR China) ,  Deng Fanfei (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou, 310058, PR China) ,  Wang Yongwei (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou, 310058, PR China) ,  Cheng Shaoming (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou, 310058, PR China)
資料名： Journal of Food Engineering  (Journal of Food Engineering)
巻： 203  ページ： 25-31  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0838B  ISSN： 0260-8774  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： 本研究では,埋め込まれた金属-酸化物-半導体(MOS)電子鼻(e-nose)は,中国のペカン品質を検出するために設計した。電子鼻の性能を改善するために,三種のタイプの特徴を抽出初期特徴行列,平均微分係数値,安定した値,と応答面積値を形成した。さらに,非追尾特徴選択戦略によって,最適化された特徴行列は平均解析,変動係数分析,クラスタ分析と相関分析の手順により得られた。ペカンは初期特徴行列の最適化,主成分分析(PCA)スコアプロットにより示された後より良く分類されることが観察された。また部分最小二乗回帰(PLSR)(R~2=0.9377)及び逆伝播ニューラルネットワーク(BPNN)(R~2=0.9787)によって確立された最適化された特徴行列の回帰モデルは,初期(PLSR: R~2=0.8887; BPNN: R~2=0.9093)のそれらよりも良好な予測容量を示した。結論として,最適化法はデータの次元も改善した電子鼻性能を低下させた。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： *最適化 ,  回帰モデル ,  品質 ,  主成分分析 ,  変動係数 ,  *センサアレイ ,  半導体 ,  *中華人民共和国 ,  クラスタ分析 ,  微分 ,  *ペカン
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  部分最小二乗回帰 ,  相関分析 ,  *電子鼻 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アレイ最適化 ,  電子鼻 ,  特徴行列 ,  PCA(主成分分析) ,  PLSR ,  BPNN

分類 (3件)： 果実とその加工品  (FJ11030Z) ,  食品の品質  (FJ01040F) ,  野菜とその加工品  (FJ11020O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 中国 ,  ペカン ,  MOS ,  電子鼻 ,  センサアレイ ,  最適化