文献

J-GLOBAL ID：200902280289420341   整理番号：08A1036599

可視分光と近赤外分光法によるジュロックブタとイベリアブタのニューラルネットワーク法による分類

Duroc and Iberian pork neural network classification by visible and near infrared reflectance spectroscopy

著者 (6件)： DEL MORAL F.g. (Dep. of Pathology, School of Medicine, Univ. of Granada, Avda. de Madrid, 11, 18012 Granada, ESP) ,  GUILLEN A. (Dep. of Computer Technol. and Architecture, ETSI Computer Sci., Univ. of Granada, ESP) ,  DEL MORAL L.g. (Dep. of Vegetal Physiology, School of Sci., Univ. of Granada, ESP) ,  O’VALLE F. (Dep. of Pathology, School of Medicine, Univ. of Granada, Avda. de Madrid, 11, 18012 Granada, ESP) ,  MARTINEZ L. (Dep. of Chemical Engineering, School of Sci., Univ. of Granada, ESP) ,  DEL MORAL R.g. (Dep. of Pathology, School of Medicine, Univ. of Granada, Avda. de Madrid, 11, 18012 Granada, ESP)
資料名： Journal of Food Engineering  (Journal of Food Engineering)
巻： 90  号： 4  ページ： 540-547  発行年： 2009年02月 
JST資料番号： C0838B  ISSN： 0260-8774  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： 咀嚼筋におけるジュロックブタとイベリアブタの区別を行うのに,可視分光と近赤外分光法(VIS/NIRS)を用いた。ジュロックブタ(15頭)とイベリアブタ(15頭)の筋肉の試料を,可搬式の分光放射計を用いて,VIS/NIR(350~2500nm)の波長領域で走査した。相互情報とVIS/NIRS分光特性に関して,変数の順位付けをした。その後,2種のブタの品種を分類するためのインプット変数として1,3または10の波長を確立し,人工ニューラルネットワーク法によってデータを加工した。本モデルは,全ての問題推定の70%以上で,正確に区別した。相互の情報順位付けまたはVIS/NIRS分光特性を用いた3変数の推定では,95%以上で正確に区別した。以上の結果は,VIS/NIRS技術は,客観的で迅速なジュロックブタとイベリアブタの同定と認証をするための潜在的な可能性を有することを示唆した。Copyright 2008 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 可視光 ,  *近赤外分光分析 ,  ブタ ,  筋肉 ,  咀嚼筋 ,  最適化手法 ,  変数 ,  ニューラルネットワーク ,  *豚肉 ,  *食品分析 ,  FUMI理論 ,  偶蹄類 ,  *食肉
準シソーラス用語： 近赤外分光分析法 ,  *ジュロック豚 ,  *イベリアブタ ,  相互情報関数理論 ,  *人工ニューラルネットワーク

分類 (3件)： 生肉の品質と処理  (FJ12032O) ,  食品の検査・取締り  (FJ01054G) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 可視分光 ,  近赤外分光法 ,  イベリアブタ ,  ニューラルネットワーク ,  分類