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J-GLOBAL ID：201702242025941865   整理番号：17A1382825

塊茎乾物及び澱粉濃度の時系列変化を測定するための化学イメージング【Powered by NICT】

Chemical imaging for measuring the time series variations of tuber dry matter and starch concentration

著者 (2件)： Su Wen-Hao (Food Refrigeration and Computerised Food Technology (FRCFT), School of Biosystems and Food Engineering, Agriculture & Food Science Centre, University College Dublin (UCD), National University of Ireland, Belfield, Dublin 4, Ireland) ,  Sun Da-Wen (Food Refrigeration and Computerised Food Technology (FRCFT), School of Biosystems and Food Engineering, Agriculture & Food Science Centre, University College Dublin (UCD), National University of Ireland, Belfield, Dublin 4, Ireland)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 140  ページ： 361-373  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  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)

抄録/ポイント： ジャガイモとスイート両ジャガイモ塊茎中の乾物含量(DMC)と澱粉濃度(SC)の迅速測定のための化学イメージングの可能性を調べた。塊茎試料の時系列画像を取得し,得られた反射スペクトル(R_S)を吸収スペクトル(A_S),と指数スペクトル(E_S)に補正し,変換した。多重線形回帰(MLR),部分最小二乗回帰(PLSR)と局所加重部分最小二乗回帰(LWPLSR)を含む全波長回帰モデルは,測定されたDMCとSC値とスペクトルプロフィルに基づいて確立した。DMCとSCを測定するための最良の較正モデルはE_SとR_SにLWPLSRであった交差検証(R~2CV)の決定係数は0.987と0.985であった,交差検証(RMSECV)の根平均二乗誤差はそれぞれ0.015および0.014であった。後,八特徴波長の六群はPLSRおよび一次微分のβ係数(βC)と平均センタリング反復アルゴリズム(FMCIA)を含む波長選択法に基づくR_S,A_SとE_Sから選択した,単純化したモデルを構築するために使用することに成功した。後天性FMCIA R_S LWPLSRとβC R_S LWPLSRモデルは,他の簡易型のモデルより良好な精度を示し,SC予測のための0.985及びRMSEP DMC予測のための0.016,およびR~2_P0.983及びRMSEP0.015のR~2_Pであった。に加えて,MLRとPLSRのための最適モデルはE_Sに基づいてFMCIAを用いて得た。特徴波長の数をさらに減らした後,わずか六波長(1028;1068;1135;1208;1262及び1460nm)を選択し,SCを検出するためのDMCとFMCIA Es PLSRモデルを決定し,0.962および0.963のR~2_PだけでなくRMSEP0.025と0.023の合理的なレベルの精度を得るための最も簡単なFMCIA Es MLRモデルを開発するために利用した。さらに,塊茎試料のDMCとSCの時系列変化は,スペクトル画像に最も簡単なモデルを適用する方程式に基づいて可視化した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *澱粉 ,  スペクトル画像 ,  波長 ,  スペクトル ,  回帰モデル ,  *塊茎 ,  可視化 ,  反射スペクトル ,  *乾燥食品 ,  ジャガイモ ,  予測
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  部分最小二乗回帰 ,  多重線形回帰 ,  *化学イメージング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： スペクトルイメージング ,  多変量回帰 ,  波長選択 ,  Visualization ,  ジャガイモ ,  サツマイモ

分類 (2件)： 有機化合物の物理分析  (CC03034A) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 塊茎 ,  乾物 ,  澱粉 ,  時系列変化 ,  化学イメージング