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J-GLOBAL ID：201702266923152644   整理番号：17A0832138

電子鼻ケモメトリックスを基体とした果実ジュース中の食品添加物の予測【Powered by NICT】

The prediction of food additives in the fruit juice based on electronic nose with chemometrics

著者 (3件)： Qiu Shanshan (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou 310058, PR China) ,  Qiu Shanshan (College of Materials and Environmental Engineering, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, PR China) ,  Wang Jun (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou 310058, PR China)
資料名： Food Chemistry  (Food Chemistry)
巻： 230  ページ： 208-214  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0766A  ISSN： 0308-8146  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： 食品添加物は,それらの味覚を増強し,フレーバーまたは外見を維持するために製品に加えた。それらの使用は,技術的利益を達成するために制限されるべきであるが,食品添加物の含量も厳密に制御されるべきである。本研究では,E-noseは二種の食品添加物,すなわち安息香酸とキトサンを決定するための従来のモニタリング技術の代替として適用した。定量的モニタリングのために,サポートベクトルマシン(SVM),ランダムフォレスト(RF),極端学習機械(ELM)及び部分最小二乗回帰(PLSR)を電子鼻信号間の回帰モデル及び果汁中の食品添加物の量を確立した。ELMとRFに基づくモニタリングモデルをPLSRとSVMに基づくモデルよりも高い相関係数(R ~2s)及び低い平方根平均二乗誤差(RMSEs)に達した。本研究はRFまたはELMと組み合わせた電子鼻は食品添加物モニタリングのための費用対効果の高い,容易に構築できると迅速検出システムであることを示した。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： *食品添加物 ,  サポートベクトルマシン ,  *ケモメトリックス ,  回帰モデル ,  味覚 ,  果汁 ,  *果実飲料 ,  相関係数 ,  キトサン ,  芳香族カルボン酸
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  部分最小二乗回帰 ,  極度学習機械 ,  ランダムフォレスト ,  *電子鼻 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 電子鼻 ,  ランダム森林 ,  極端学習機械 ,  安息香酸 ,  キトサン

分類 (1件)： 食品の分析  (FJ01030U)

物質索引 (1件)： 安息香酸

タイトルに関連する用語 (5件)： 電子鼻 ,  ケモメトリックス ,  果実ジュース ,  食品添加物 ,  予測