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J-GLOBAL ID：201702253272338995   整理番号：17A1385915

非侵襲性可視/近赤外反射率スペクトルに基づく‘Rocha’セイヨウナシ(Pyrus communisL.)のTSS分類研究【Powered by NICT】

A TSS classification study of ‘Rocha’ pear (Pyrus communis L.) based on non-invasive visible/near infra-red reflectance spectra

著者 (9件)： Bexiga Florentino (CEOT - Centro de Electronica, Optoelectronica e Telecomunicacoees, Universidade do Algarve, Faculdade de Ciencias e Tecnologias, Campus de Gambelas, 8005-139 Faro, Portugal) ,  Rodrigues Daniela (CEOT - Centro de Electronica, Optoelectronica e Telecomunicacoees, Universidade do Algarve, Faculdade de Ciencias e Tecnologias, Campus de Gambelas, 8005-139 Faro, Portugal) ,  Guerra Rui (CEOT - Centro de Electronica, Optoelectronica e Telecomunicacoees, Universidade do Algarve, Faculdade de Ciencias e Tecnologias, Campus de Gambelas, 8005-139 Faro, Portugal) ,  Brazio Antonio (CEOT - Centro de Electronica, Optoelectronica e Telecomunicacoees, Universidade do Algarve, Faculdade de Ciencias e Tecnologias, Campus de Gambelas, 8005-139 Faro, Portugal) ,  Balegas Tiago (CEOT - Centro de Electronica, Optoelectronica e Telecomunicacoees, Universidade do Algarve, Faculdade de Ciencias e Tecnologias, Campus de Gambelas, 8005-139 Faro, Portugal) ,  Cavaco Ana M. (CEOT - Centro de Electronica, Optoelectronica e Telecomunicacoees, Universidade do Algarve, Faculdade de Ciencias e Tecnologias, Campus de Gambelas, 8005-139 Faro, Portugal) ,  Antunes Maria Dulce (CEOT - Centro de Electronica, Optoelectronica e Telecomunicacoees, Universidade do Algarve, Faculdade de Ciencias e Tecnologias, Campus de Gambelas, 8005-139 Faro, Portugal) ,  Antunes Maria Dulce (MeditBio - Centro para os Recursos Biologicos e Alimentos Mediterranicos, Universidade do Algarve, Campus de Gambelas, 8005-189 Faro, Portugal) ,  Valente de Oliveira Jose (CEOT - Centro de Electronica, Optoelectronica e Telecomunicacoees, Universidade do Algarve, Faculdade de Ciencias e Tecnologias, Campus de Gambelas, 8005-139 Faro, Portugal)
資料名： Postharvest Biology and Technology  (Postharvest Biology and Technology)
巻： 132  ページ： 23-30  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1912A  ISSN： 0925-5214  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： 研究は可視/近赤外反射分光法の非侵襲的方法を用いた,すなわち,全可溶性固形分(TSS),‘Rocha’セイヨウナシ(Pyrus communisL.)の内部品質を分類するための機械学習技術の応用に焦点を当てる。六つの代表的な分類器は,現実的な実験条件の下で評価した。分類器は古典的パラメトリック(ロジスティックおよび多重線形回帰),ノンパラメトリック距離に基づく方法(K最近傍),相関に基づく(部分最小二乗),アンサンブル法(ランダムフォレスト)と最大マージン分類器(サポートベクトルマシン)の代表種を含んでいる。分類器は10×10重交差検証計画における精度,CohenのKappa,F値,および再現率曲線下面積(AUC)のような計量に対して評価した。結果解析のために仮説のノンパラメトリック統計的試験を採用した。異なる起源,成熟状態,および収穫年からの全4880種の果実試料を考慮した。主な結論は,最大マージン分類器は,他のすべて研究されたものの,一般的に使用される部分最小二乗を含むより性能が優れていることである。結論は千二十四の特徴と,これらの128サブサンプルの反射率スペクトルの両者に適用できる。最良の分類器のためのサンプルからの性能の推定も提供した。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： 機械学習 ,  *セイヨウナシ ,  品質 ,  *近赤外線 ,  ノンパラメトリック法 ,  サポートベクトルマシン ,  *反射スペクトル ,  データ解析 ,  部分最小二乗法
準シソーラス用語： 再現率 ,  ランダムフォレスト ,  アンサンブル法 ,  多重線形回帰 ,  機械学習技術 ,  近赤外反射分光法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 分類 ,  データ解析 ,  拡散反射分光法 ,  機械学習 ,  非侵襲センサデータ ,  TSS

分類 (2件)： 果実とその加工品  (FJ11030Z) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (8件)： 非侵襲性 ,  近赤外 ,  反射率スペクトル ,  セイヨウナシ ,  Pyrus ,  TSS ,  分類 ,  研究