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J-GLOBAL ID：201702276479936469   整理番号：17A0355983

携帯型近赤外分光光度計によりアカマツ種子中の水分含量を測定した。【JST・京大機械翻訳】

Moisture of Korean Pine Seeds by Portable Near Infrared Spectrometer

著者 (2件)： Qiu Xunchao (Northeast Forestry University) ,  Cao Jun (Northeast Forestry University)
資料名： Dongbei Linye Daxue Xuebao  (Dongbei Linye Daxue Xuebao)
巻： 44  号： 12  ページ： 15-20,30  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2441A  ISSN： 1000-5382  CODEN： DLDXEU  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： 赤外光光度計と高速検出を確立するために,900~1700NMの波長範囲におけるチョウセンゴヨウ種子のスペクトル情報を収集し,分析するために携帯型近赤外分光計を使用し,近赤外線の予測モデルを確立した。複数の前処理法を用いて,モデルを最適化し,一方,逆方向の最小二乗法と無情報変数を用いて,特徴バンドの選択を実現した。結果は,殻のチョウセンゴヨウがベクトル正規化前処理によって構築されたモデルが最適化され,ペプチドスペクトルが一次導関数の前処理によって構築されたモデルが最適であることを示した。バンド選択は,モデルの品質を最適化することができ,その中で,最小二乗法のスクリーニング結果は最適化され,殻ととの相関係数はそれぞれと0.907であり,検証の平方根誤差はそれぞれ1.041と0.833であった。結果により、最適化した後、モデルの効果は比較的に良く、アカマツ種子の水分无損の検出を実現でき、殻ナッツのオンライン検査に技術的参考を提供することができることが分かった。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 ,  *光度計 ,  スクリーニング ,  前処理 ,  正規化 ,  *近赤外分光分析 ,  *アカマツ ,  相関係数 ,  最適化 ,  波長 ,  近赤外線 ,  *含水量 ,  *水分 ,  最小二乗法 ,  *携帯型

著者キーワード (5件)： Portable near infrared spectrometer ,  Korean pine seeds ,  Moisture ,  Pretreatment method ,  Band selection

分類 (3件)： 食品の分析  (FJ01030U) ,  有機化合物の物理分析  (CC03034A) ,  分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 携帯型 ,  近赤外分光 ,  光度計 ,  アカマツ ,  種子 ,  水分含量