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J-GLOBAL ID：201502286398309324   整理番号：15A0080687

近赤外拡散反射スペクトルを用いた多重モモ果実の可溶性固体含有量の非破壊検出【Powered by NICT】

Nondestructive detection of soluble solids content for multiple peach fruits using near-infrared diffuse reflectance spectra

著者 (4件)： Wang Minghai (Coll. of Mechanical and Electronic Engineering,Northwest A&F Univ., Shaanxi, Yangling) ,  Guo Wenchuan (Coll. of Mechanical and Electronic Engineering,Northwest A&F Univ., Shaanxi, Yangling) ,  Shang Liang (Coll. of Mechanical and Electronic Engineering,Northwest A&F Univ., Shaanxi, Yangling) ,  Gu Jingsi (Coll. of Food Sci. and Engineering,Northwest A&F Univ., Shaanxi, Yangling)
資料名： Xibei Nonglin Keji Daxue Xuebao(Zirankexueban)  (Xibei Nonglin Keji Daxue Xuebao(Zirankexueban))
巻： 42  号： 2  ページ： 142-148  発行年： 2014年 
JST資料番号： C5021A  ISSN： 1671-9387  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： 【目的】本研究では,複数のモモ果実の可溶性固形分含量(SSC)の検出における近赤外(NIR)拡散反射スペクトルの可能性を評価することを目的とした[方法]三品種のモモ果実のNIR拡散反射スペクトルが得られた。元のNIRスペクトルを多重散乱補正法(MSC)を用いて前処理し,試料セットはSPXYアルゴリズムにより分配された。部分最小二乗回帰(PLSR),極端学習機械(ELM)と最小二乗サポートベクトルマシン(LSSVM)はモモ果実のSSCを測定するために確立した。運転負荷を簡略化し,移動窓部分最小二乗(MWPLS)と逐次射影アルゴリズム(SPA)によるモデリング効率と予測性能を改善するのに選択された特徴波長の有効性を比較,評価した[結果]両MWPLSとSPAはモデリング変数を減らし,モデルを単純化することで効果的な役割を果たした。MWPLSモデリング効率を高めると予測精度の改善にSPAより優れていた。PLSR,ELMとLSSVMは全ての理想的な予測結果を示した。PLSRは全スペクトルモデルに適用でき,MWPLS ELMは,試料セットのSSCの検出における最適予測性能を与え,相関係数0.991のキャリブレーション,0.397のキャリブレーションの根平均二乗誤差,相関係数0.983の破滅の,根平均二乗誤差0.497の予測の[結論]NIR拡散反射分光法は,複数のモモのSSCを決定正確かつ非破壊的にでき,他の果物に適用できる可能性がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *近赤外線 ,  *モモ ,  *可溶性 ,  近赤外スペクトル ,  多重散乱 ,  部分最小二乗法 ,  モデリング ,  予測 ,  相関係数 ,  キャリブレーション ,  *溶解性 ,  予測精度 ,  平均二乗誤差
準シソーラス用語： *拡散反射スペクトル ,  補正法 ,  予測性能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 果樹  (FC03042G) ,  農業一般  (FB01010A) ,  分子遺伝学一般  (EC02010J)

タイトルに関連する用語 (9件)： 近赤外 ,  拡散反射スペクトル ,  多重 ,  モモ ,  果実 ,  可溶性 ,  固体 ,  含有量 ,  非破壊検出