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J-GLOBAL ID:201602214036064128   整理番号:16A1252092

因子分析とBAYERS判別に基づくKao烟香型分類モデルの構築と検証【JST・京大機械翻訳】

Construction and Verification of Classification Model for Flavor of Flue-cured Tobacco Based on Factor Analysis and Bayes Discriminant
著者 (8件):
資料名:
巻: 37  号:ページ: 72-78  発行年: 2016年 
JST資料番号: C2787A  ISSN: 1007-5119  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)
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タバコ葉の化学組成とその香りとの関係を研究するために、サンプリング法により2011-2013年の中国の15省71市(県)の500のタバコ葉サンプルを収集した。業界と文献の関連基準を参考にして、その品質に影響する114種類の化学指標を測定し、各指標に対してMFA(因子分析)次元縮小処理を行い、因子スコアによってBAYESの定量的判別モデルを構築し、検証した。結果により、元の指標は22個の共通要素を提案し、元の変数に対する総分散の解釈率は80.459%%であることが分かった。メガスチグマトリエノン(A、C)、HIS、アナバシン、総細胞壁などはタバコ葉中に普遍的に存在し、その品質特徴をよく代表できる物質である。定量的判別モデルは,飽合QuanTong,アミノ酸,アルカリ,および細胞壁物質の含有量によって,タバコ葉サンプルを予測することができ,そして,予測精度は,83.3%以上であった。この判別モデルは,迅速,迅速で,タバコ葉の香りの判別プロセスを単純化し,タバコ葉の品質を迅速かつ客観的に評価することができた。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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し好料作物  ,  植物の生化学 
物質索引 (1件):
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