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J-GLOBAL ID：201302243936229543   整理番号：13A1127672

サポートベクトルマシンに結合した分光分析技法に基づく新鮮な豚肉内の含水量の迅速非破壊検知

Rapid Nondestructive Detection of Water Content in Fresh Pork Based on Spectroscopy Technique Combined with Support Vector Machine

著者 (5件)： Zhang Haiyun (Coll. of Engineering,China Agricultural Univ., Beijing) ,  Peng Yankun (Coll. of Engineering,China Agricultural Univ., Beijing) ,  Wang Wei (Coll. of Engineering,China Agricultural Univ., Beijing) ,  Zhao Songwei (Coll. of Engineering,China Agricultural Univ., Beijing) ,  Liu Qiaoqiao (Coll. of Engineering,China Agricultural Univ., Beijing)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 32  号： 10  ページ： 2794-2798  発行年： 2012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： 350nmから1700nmの領域の可視近赤外反射分光を,新鮮な豚肉内の含水量のための,オンライン,迅速及び非破壊検知システムを開発するための98の豚肉試料から収集した。中央平滑フィルタ(M-filter),増殖散乱線相関(MSC)及び一次導関数(FD)をオリジナル分光内に存在する雑音を低減する成分事前処理法として使用した。74の標本を訓練モデルを開発するために無作為に選択し,保持している24の標本をモデルを試験するために使用した。サポートベクトルマシン(SVM)のための最適罰パラメータを訓練セットにおける交差検証法と格子探索を用いて決定した。SVM予測モデルを放射基底関数(RBF)で開発し,開発したモデルを部分最小二乗回帰(PLSR)法によって開発したモデルと比較した。RBFに基づくSVM予測モデルは相関係数と,それぞれ0.96と0.32の訓練セットにおける根二乗平均誤差を持っていた。モデルは試験セットにおける0.87の相関係数と0.67の根二乗平均誤差を得た。このようにして得られた結果は,豚肉内の含水量の迅速で非破壊の検出のためのSVMモデルの適応性を示す。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  *分光分析 ,  *豚肉 ,  含水量 ,  誤差 ,  動径基底関数 ,  多重回帰分析
準シソーラス用語： 二乗平均誤差 ,  放射基底関数 ,  部分最小二乗回帰

分類 (2件)： 食品の分析  (FJ01030U) ,  分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (5件)： サポートベクトルマシン ,  分光分析 ,  技法 ,  豚肉 ,  含水量