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J-GLOBAL ID：201302288245367722   整理番号：13A1239032

CARS法と組合せた可視/NIR拡散透過スペクトルによるネーブルオレンジ中の可溶性固形分含有量の測定

Determination of Soluble Solids Content in Navel Oranges by Vis/NIR Diffuse Transmission Spectra Combined with CARS Method

著者 (5件)： Sun Tong (Key Lab for Optics Electronics Application of Biomaterials, Jiangxi Agricultural Univ., Nanchang) ,  Xu Wenli (Key Lab for Optics Electronics Application of Biomaterials, Jiangxi Agricultural Univ., Nanchang) ,  Lin Jinlong (Key Lab for Optics Electronics Application of Biomaterials, Jiangxi Agricultural Univ., Nanchang) ,  Liu Muhua (Key Lab for Optics Electronics Application of Biomaterials, Jiangxi Agricultural Univ., Nanchang) ,  He Xiuwen (Key Lab for Optics Electronics Application of Biomaterials, Jiangxi Agricultural Univ., Nanchang)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 32  号： 12  ページ： 3229-3233  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： 可溶性固形分(SSC)はネーブルオレンジの重要な内部品質指標である。本稿では,ネーブルオレンジの可視/近赤外(可視/NIR)スペクトルを3501000nm波長のQualitySpec分光計を用いて収集し,CARS(競合適応再重みづけサンプリング)を用いてスペクトルデータからネーブルオレンジのSSCに関係した重要な変数を選択し,次に,非情報変数消去(UVE)と逐次射影アルゴリズム(SPA)のような方法と比較した。最後に,部分最小二乗法(PLS)回帰を用いて38の選択した変数を用いたネーブルオレンジのSSCのためのキャリブレーションモデルを開発し,このキャリブレーションモデルを用いて75試料のSSCを予測した。その結果,CARS法がUVEとSPAのような他の変数選択法より優れ,SSCの重要な変数を選択できることを示した。CARS-PLSにより開発したSSCのキャリブレーションモデルはフルスペクトルPLS,により開発したモデルより優れ,キャリブレーションの相関係数(r)と平均二乗誤差(RMSE)は,それぞれ,0.948,0.347%と0.917,0.394%であった。CARS法と組合せた可視/NIR拡散透過スペクトルはネーブルオレンジの可溶性固形分含有量を評価でき,CARS法は予測モデルを簡単化し,モデルの予測精度を改良した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ネーブルオレンジ ,  含有量 ,  *コヒーレント反Stokes分光法 ,  可視スペクトル ,  近赤外スペクトル ,  分光計 ,  部分最小二乗法 ,  予測モデル ,  *蒸発残分
準シソーラス用語： スペクトルデータ ,  *可溶性固形分 ,  品質指標 ,  変数選択 ,  予測精度

分類 (3件)： 果樹  (FC03042G) ,  赤外・遠赤外領域の分光法と分光計  (BD07042H) ,  分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (6件)： CARS法 ,  拡散 ,  透過スペクトル ,  ネーブルオレンジ ,  可溶性固形分 ,  含有量