文献

J-GLOBAL ID：201702282115602928   整理番号：17A0160657

非線形流行の次元縮小と近赤外分光分析技術による米の保存期間の迅速判別【JST・京大機械翻訳】

Quick Discrimination of Rice Storage Period Based on Manifold Dimensionality Reduction Methods and Near Infrared Spectroscopy Techniques

著者 (3件)： Lin Ping (College of Electrical Engineering,Yancheng Institute of Technology) ,  Chen Yongming (College of Electrical Engineering,Yancheng Institute of Technology) ,  Zou Zhiyong (College of Mechanical and Electrical Engineering,Sichuan Agricultural University)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 36  号： 10  ページ： 3169-3173  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  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： 本論文では,流行性次元縮小に基づく近赤外分光法による米の保存期間を迅速に判別するための新しい方法を提案した。近赤外分光光度計を用いて,陳年米ととの反射スペクトル特性曲線を得て,直接直交信号信号(DIRECT)を用いて,オリジナルスペクトルを前処理した。スペクトルデータにおいて,変数Yマトリックスに関連しない信号を除去することによって,後続の特性変数のモデリング精度に及ぼす無関係な情報の影響を除去した。スペクトルデータ構造の非線形性を,DURBIN-WATSONおよびRUN試験によって分析し,そして,スペクトル曲線の非線形性を,強化偏残差図(PARTIAL PARTIAL RESIDUAL PLOT)によって,定量的に解析した。主成分分析(PCA),多次元尺度分析(MDS),および非線形流行的次元(ISOMAP),局所線形線形(LLE),およびLAPLACE特性写像法(LE)を含む,一般的線形回帰法を用いて,前処理後のスペクトルデータの固有変数を抽出した。固有変数と貯蔵時間属性の間の結合モデルを,部分最小二乗法(KPLS)によって確立した。実験用陳年米と新米のサンプル数はいずれも200個であり,ランダムに訓練セットとテストセットサンプルを300個と100個に分割した.各々のモデルの予測結果を比較することによって,40の固有変数によって確立した回帰モデルの予測効果は,ISOMAPの非線形の次元によって最適化した。予測相関係数(R_P2),予測二乗平均平方根誤差(RMSEP),および予測相対誤差(RPD)は,それぞれ0.917,0.187,および2.698であった。実験結果は,提案した方法が米の貯蔵期間に対する優れた識別能力を持ち,今後の米の貯蔵期間の迅速非破壊検出のための科学的手段を提供することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 残差 ,  相関係数 ,  モデリング ,  部分最小二乗法 ,  主成分分析 ,  非線形性 ,  回帰モデル ,  前処理 ,  *次元縮小 ,  シェルフライフ ,  *線形性 ,  *近赤外分光分析
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  スペクトルデータ ,  *保存期間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Rice ,  Storage period ,  Manifold dimension reduction ,  Near infrared spectroscopy

分類 (3件)： 木材の性質・構造  (FF05020Z) ,  分光分析  (CC03012W) ,  動物性水産食品  (FJ13020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 非線形 ,  流行 ,  次元縮小 ,  近赤外分光分析 ,  米 ,  保存 ,  判別