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J-GLOBAL ID：201602269374820569   整理番号：16A0811236

Ya梨黒冠動脈性心疾患と可溶性固形物の含有量を同時にオンライン検出を研究した。【JST・京大機械翻訳】

Simultaneous and Online Detection of Blackheart and Soluble Solids Content for ’Yali’ Pear by Visible-near Infrared Transmittance Spectroscopy

著者 (5件)： Sun Xudong (School of Mechatronics Engineering, East China Jiaotong University) ,  Liu Yande (School of Mechatronics Engineering, East China Jiaotong University) ,  Li Yifan (School of Mechatronics Engineering, East China Jiaotong University) ,  Wu Mingming (School of Mechatronics Engineering, East China Jiaotong University) ,  Zhu Danning (School of Mechatronics Engineering, East China Jiaotong University)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 47  号： 1  ページ： 227-233  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  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： 採用する可視近赤外拡散透過分光技術を,Ya梨黒冠動脈性心疾患と可溶性固形物含有量の同時オンライン検出の実現可能性を検討する。5つの/Sの運動速度で,黒心果と正常果実を採取しての可視近赤外エネルギースペクトル。正常果と黒心果を分析しての可視近赤外スペクトル応答特性,それぞれYa梨黒心ピークを比判別モデルと部分最小二乗判別モデル確立した。同時に可溶性固形分物偏を全最小二乗回帰モデルを確立し,黒心疾患YALIナシ物偏可溶性固形分に対して最も二乗回帰モデルの予測精度の影響を考察し,Ya梨黒冠動脈性心疾患と可溶性固形物の含有量を同時にオンライン検出戦略を提案した。モデリングに関与しなかった新しいサンプルを用いて,評価Ya梨黒冠動脈性心疾患と可溶性固形物含有量はオンライン選別の正確さは,黒心果の判別の正確性は100%に達した,正常果実の可溶性固形物を予測標準偏差は0.45°BRIXであった,選別正答率は98%に達した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  モデリング ,  近赤外スペクトル ,  回帰モデル ,  応答特性 ,  *心臓病 ,  標準偏差 ,  部分最小二乗法 ,  近赤外線 ,  エネルギー分布 ,  *冠動脈疾患
準シソーラス用語： 正解率 ,  予測精度 ,  *オンライン ,  *溶解性固形物 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ’Yali’ pear ,  blackheart ,  soluble solids content ,  online detection ,  visible-near infrared spectroscopy ,  diffuse transmittance

分類 (2件)： 野菜  (FC03043X) ,  野菜とその加工品  (FJ11020O)

タイトルに関連する用語 (7件)： 梨 ,  黒 ,  冠動脈性心疾患 ,  可溶性固形物 ,  含有量 ,  オンライン ,  研究