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J-GLOBAL ID：201702230778012206   整理番号：17A1875132

テラヘルツタイムドメイン分光法による4種類の食用油の実性の識別に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Identification of four kinds of edible oils by terahertz time-domain spectroscopy

著者 (6件)： Lian Feiyu (粮食光電探測与控制河南省重点実験室,鄭州450001;河南工業大学信息科学与工程学院,鄭州450001) ,  Fu Maixia (粮食光電探測与控制河南省重点実験室,鄭州450001;河南工業大学信息科学与工程学院,鄭州450001) ,  Ge Hongyi (粮食光電探測与控制河南省重点実験室,鄭州450001;河南工業大学信息科学与工程学院,鄭州450001) ,  Jiang Yuying (粮食光電探測与控制河南省重点実験室,鄭州,450001) ,  Xu Degang (粮食光電探測与控制河南省重点実験室,鄭州,450001) ,  Zhang Yuan (粮食光電探測与控制河南省重点実験室,鄭州,450001)
資料名： Zhongguo Youzhi  (Zhongguo Youzhi)
巻： 42  号： 7  ページ： 69-73  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2269A  ISSN： 1003-7969  CODEN： ZHYOEG  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： テラヘルツ時間領域分光法(THz-TDS)を用いて,4種類の食用油(黒ゴマ油,ゴマ油,小研磨油,落花生油)の0.2~1.6THzバンドにおける遅延特性と屈折率特性を研究した。主成分分析法(PCA)を用いて,累積寄与率の大きさによりスペクトルの特徴データを抽出した。4種類の主成分(累積寄与率>95%)を抽出し、1つのサポートベクトルマシン(SVM)モデルの入力として食用油の種類を識別するために用いた。結果は以下を示した。主成分分析法と組み合わせて,適切なサポートベクトルマシンのカーネル関数とそのパラメータを選択することにより,食用油種の認識の正確さは93%に達することができた。主成分回帰(PCR)、部分最小二乗回帰(PLS)と後方(BP)神経回路網方法との比較により、サポートベクトルマシン結合主成分分析(PCA-SVM)方法がより際立った分類性能を持ち、同時にテラヘルツ時間領域スペクトルを採用することを示した。化学量論的方法と組み合わせて,食用油の種類を正確に識別することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遅延特性 ,  落花生油 ,  神経回路網 ,  スペクトル ,  胡麻油 ,  サポートベクトルマシン ,  *テラヘルツ波 ,  主成分分析 ,  屈折率
準シソーラス用語： 時間領域 ,  部分最小二乗回帰 ,  主成分回帰 ,  決定係数 ,  *食用油 ,  *テラヘルツ時間領域分光法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： edible oil ,  terahertz time-domain spectroscopy ,  principal component analysis ,  support vector machine ,  prediction model

分類 (1件)： 赤外・遠赤外領域の分光法と分光計  (BD07042H)

タイトルに関連する用語 (5件)： テラヘルツタイムドメイン分光法 ,  食用油 ,  実 ,  識別 ,  研究