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J-GLOBAL ID：201302226437490522   整理番号：13A1148528

可視・近赤外分光法とニューラルネットワークによるセイヨウナシ‘ル・レクチェ’の渋味判定

Determination of Astringent Fruit in ‘Le Lectier’ Pears Using Visible and Near-infrared Spectroscopy and Neural Network

著者 (8件)： 滝沢憲一 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  中野和弘 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  大橋慎太郎 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  廣井柾円 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  知野秀次 (新潟大 大学院自然科学研究科) ,  松本辰也 (新潟県農業総合研 園芸研究セ) ,  山澤康秀 (新潟県 農林水産部) ,  児島清秀 (新潟大 大学院自然科学研究科)
資料名： 農業施設  (Journal of the Society of Agricultural Structures, Japan)
巻： 44  号： 2  ページ： 59-64  発行年： 2013年06月25日 
JST資料番号： L0964A  ISSN： 0388-8517  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 外観等では判別することが不可能なセイヨウナシ‘ル・レクチェ’の渋味果を非破壊判定ならびに品質保証を目的として,可視・近赤外分光法とニューラルネットワークの組み合わせによる判定法について検討した。供試果実97果の吸光度一次微分値を入力データとして,leave-one-out法によるクロスバリデーションを用いて,ニューラルネットワークの学習と検証を繰り返し,判別率を求めた。最終認知誤差0.11かつ中間層ユニット数15個の場合は,正常果の判別率は80.0%であり,渋味果の判別率は82.3%,総合判別率は81.1%であった。本研究成果は,‘ル・レクチェ’の渋味果の非破壊判定技術として有効であると考えられる。(著者抄録)

シソーラス用語： *セイヨウナシ ,  *渋味 ,  *スペクトロスコピー ,  *可視スペクトル ,  *近赤外スペクトル ,  ニューラルネットワーク ,  非破壊検査 ,  品質保証 ,  *評価 ,  味 ,  可視近赤外分光法 ,  *食味評価
準シソーラス用語： *ル・レクチェ

分類 (2件)： 果樹  (FC03042G) ,  食品の分析  (FJ01030U)

引用文献 (29件)：

• BRUNE, M. Determination of iron-binding phenolic groups in foods. J. Food Sci. 1991, 56, 1, 128-131
• DEL MORAL, F. G. Duroc and Iberian pork neural network classification by visible and near infrared reflectance spectroscopy. J. Food Eng. 2009, 90, 4, 540-547
• FAN, G. Determination of soluble solids and firmness of apples by Vis/NIR transmittance. J. Food Eng. 2009, 93, 4, 416-420
• 長谷川美典. 糖度センサーがねらったもの, 夢と現実, そして将来展望. 果樹試験研究推進協議会会報. 2007, 3, 7-9
• 古田道夫. 西洋ナシ (ル レクチエ) の追熟特性. 新潟食研報. 1991, 26, 1-5

タイトルに関連する用語 (4件)： 近赤外分光法 ,  ニューラルネットワーク ,  セイヨウナシ ,  渋味