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J-GLOBAL ID:201502204894447749   整理番号:15A0535549

ファジー神経回路網で測定したスペクトルデータと画像特徴の加重組み合わせに基づくライチ果皮中のポリフェノールオキシダーゼ(PPO)活性のリアルタイム評価

Real-time evaluation of polyphenol oxidase (PPO) activity in lychee pericarp based on weighted combination of spectral data and image features as determined by fuzzy neural network
著者 (5件):
資料名:
巻: 139  ページ: 198-207  発行年: 2015年07月01日 
JST資料番号: E0324A  ISSN: 0039-9140  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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ファジー神経回路網(FNN)によるスペクトルデータおよび画像特徴の加重組み合わせを伴うハイパースペクトル画像を使用した新しい方法をライチ果皮中のポリフェノールオキシダーゼ(PPO)活性のリアルタイム予測のために提案した。ライチ画像を400-1000nmで操作したハイパースペクトル反射率画像システムにより得た。サポートベクタマシン-再帰特徴除去(SVM-RFE)アルゴリズムを適用し,全バンドからの予測情報が無いかほぼ無い変数を除き,最適波長減少セットとした。最適波長および画像色特徴におけるスペクトル情報を使用して貯蔵中の果皮中PPO予測に関する較正モデルを開発し,2つのモデルの結果を比較した。予測精度改善の為,決定法をスペクトルデータおよび画像特徴の加重組み合わせに基づき開発し,PPO活性のよりすぐれた除去のためにFNNにより加重を測定した。結果から組み合わせ決定モデルは,それぞれ較正および予測に対して0.9117と0.9072の高R2値と0.45%および0.459%の低RMSEで全較正モデルの間で最も良いことが分かった。この結果から提案加重組み合わせ決定モデルがモデル性能の改良に大きな可能性があることが分かった。提案技法は果物他の内部および外部品質のよりすぐれた予測に使用できた。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (2件):
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有機物質の物理分析一般  ,  酵素一般 
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