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J-GLOBAL ID：201102225075566443   整理番号：11A1034213

可視/近赤外分光法を用いた土壌でのCECと全有機カーボン含有量の高速予測

Rapid Prediction of Total Organic Carbon Content and CEC in Soil Using Visible/Near Infrared Spectroscopy

著者 (3件)： FANG Li-min (Coll. of Metrology and Measurement Engineering,China Jiliang Univ., Zhejiang, Hangzhou) ,  FENG Ai-ming (Coll. of Metrology and Measurement Engineering,China Jiliang Univ., Zhejiang, Hangzhou) ,  LIN Min (Coll. of Metrology and Measurement Engineering,China Jiliang Univ., Zhejiang, Hangzhou)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 30  号： 2  ページ： 327-330  発行年： 2010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： 土壌での全有機カーボン(TOC)含有量とカチオン交換容量(CEC)の高速検出のために,300の土試料の可視/近赤外スペクトル(Vis/NIR)を分析した。高速独立成分分析(FastleA)アルゴリズムを用いて,Vis/NIRスペクトルのデータを解析し,それらの独立成分と混合行列を得た。次に,逆伝搬(BP)アルゴリズムを用いることにより,三レベル人工神経ネットワーク構造のキャリブレーションモデルを構築した。遺伝的アルゴリズムを用いて,神経回路網の重みづけを修正し,収束率を速めて,局所極小に落ちる問題を克服し,最後に,ICA-GA-BPモデルを構築した。土試料において,キャリブレーションセットと推定セットを用いて,TOCとCECの量を推定した。評価インデックスとして,予測と予測の自乗平均誤差平方根(RMSEP)の相関係数(R2)を用いた。この結果は,TOC量とCEC量の予測においてRが0.98に到達できることを示す。解析の結果は,ICA方法に基づいて良好であり,土壌の成分量の高速予測に新しい方法を提供することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  キャリブレーション ,  *陽イオン交換容量 ,  ネットワーク構造 ,  近赤外スペクトル ,  *近赤外分光分析 ,  *炭素 ,  独立成分分析 ,  神経回路網 ,  人工臓器 ,  相関係数 ,  行列 ,  重みづけ ,  *土壌 ,  含有量
準シソーラス用語： カーボン ,  カチオン交換容量 ,  *近赤外分光法 ,  混合行列 ,  神経ネットワーク ,  人工神経 ,  炭素含有量

分類 (2件)： 赤外・遠赤外領域の分光法と分光計  (BD07042H) ,  土壌化学  (FB04040C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 近赤外分光法 ,  土壌 ,  CEC ,  カーボン ,  含有量 ,  予測