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J-GLOBAL ID：201702273523200715   整理番号：17A0357934

ICP AESと主成分分析と決定木モデルを組み合わせた四種類のブランド酒の鑑別方法の研究【JST・京大機械翻訳】

Study on discrimination of four Chinese brand spirits based on ICP-AES coupled the principal component and decision tree analysis

著者 (6件)： Zheng Jie (College of Materials and Chemistry & Chemical Engineering,Chengdu University of Technology) ,  Wu Wenlin (Chengdu Institute for Food and Drug Control) ,  Wan Yuping (Chengdu Institute for Food and Drug Control) ,  Liang Hengxing (Chengdu Institute for Food and Drug Control) ,  Xiao Quanwei (Chengdu Institute for Food and Drug Control) ,  Zhu Xiaping (College of Materials and Chemistry & Chemical Engineering,Chengdu University of Technology)
資料名： Shipin Gongye Keji  (Shipin Gongye Keji)
巻： 37  号： 24  ページ： 74-77,82  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： 誘導結合プラズマ原子発光分析(ICP-AES)を用いて,4つのブランドの56の酒サンプル(液,,,全興,五津醇)中の16の元素の含有量を測定した。結果をZ-SCOREにより標準化し,各元素間の次元差を除去し,主成分分析を行った。結果によると、第一主成分の分散寄与率は40.3%であり、前10主成分の寄与率は96.3%に達し、元の変数のすべての情報を保持した。最初の10の主成分を選択して,ディシジョンツリー分類の予測モデルを確立し,モデルの交差検証の精度は97.6%に達し,そして,モデルによって予測されない15の酒サンプルの予測精度は100%に達した。モデルは,液,,,全興,五津醇の4つのブランドを正確に区別することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測モデル ,  *主成分分析 ,  ICP-AES分析 ,  *ディシジョンツリー ,  標準化 ,  *ブランド ,  *鑑別
準シソーラス用語： 予測精度 ,  決定係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： spirit ,  element ,  ICP-AES ,  PCA ,  decision tree

分類 (2件)： 分光分析  (CC03012W) ,  鉱物・岩石・鉱石の物理分析  (CC03090Y)

タイトルに関連する用語 (8件)： ICP ,  AES ,  主成分分析 ,  決定木 ,  モデル ,  ブランド ,  鑑別 ,  研究