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J-GLOBAL ID：201702253337862634   整理番号：17A1166277

ウェーブレット変換を用いたと近赤外ハイパースペクトル結合化学分子構造に基づくレタス中の残留農薬の識別【Powered by NICT】

Discrimination of pesticide residues in lettuce based on chemical molecular structure coupled with wavelet transform and near infrared hyperspectra

著者 (7件)： Sun Jun (School of Electrical and Information Engineering of Jiangsu University, Zhenjiang, 212013, China) ,  Sun Jun (Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment and Technology, Ministry of Education, Jiangsu University, Zhenjiang, 212013, China) ,  Zhou Xin (School of Electrical and Information Engineering of Jiangsu University, Zhenjiang, 212013, China) ,  Mao Hanping (Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment and Technology, Ministry of Education, Jiangsu University, Zhenjiang, 212013, China) ,  Wu Xiaohong (School of Electrical and Information Engineering of Jiangsu University, Zhenjiang, 212013, China) ,  Zhang Xiaodong (Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment and Technology, Ministry of Education, Jiangsu University, Zhenjiang, 212013, China) ,  Li Qinglin (Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment and Technology, Ministry of Education, Jiangsu University, Zhenjiang, 212013, China)
資料名： Journal of Food Process Engineering  (Journal of Food Process Engineering)
巻： 40  号： 4  ページ： ROMBUNNO.12509  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0938B  ISSN： 0145-8876  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： より迅速に促進し,レタスの表面上のタイプの残留農薬を効果的に検出するために,ウェーブレット変換(CMS WT)と結合した化学分子構造を含む方法は,特徴的な波長を抽出するために提案した。五種類の残留農薬は,レタス,それぞれ,ジメトエート,アセフェート,ホキシム,ジクロルボス,アベルメクチン(農薬と水の比は1:1000であった)の表面上に溶射した。さらに,レタス中の五種類の残留農薬の200試料の近赤外ハイパースペクトル画像情報はNIRハイパースペクトル画像システム(870 1780 nm)により達成した。試料のハイパースペクトル画像における関心領域(ROI)は,ENVIのソフトウェアによる近赤外スペクトルデータを得るために選択した。さらに,CMS WTを用いて,最も影響力のある波長を抽出した。四つの特徴的な間隔は,化学分子構造,それぞれ,875 1050nm,1050 1250nm,1350 1550nm,1650 1780nmにおける農薬の異なるを比較することによって抽出した。さらに,八つの特徴の最良の組合せは,ウェーブレット基底関数としてdb6を用いたウェーブレット変換アルゴリズムによる特異値の大きさの再発注に従って選択した,それぞれ919.18;944.25;972.25;1194.20;1363.81;1426.69;1673.29;1680.74nmであった。最後に,SVMモデルは,抽出した特徴的なスペクトルデータに基づいて確立した。結果は八つの特徴の最良の組合せによって確立されたSVMモデルの較正と予測精度は全て100%を達成したことを示した。CMS WT特徴抽出アルゴリズムが実行可能であり,レタスの異なる殺虫剤残留物のモデル構築のために有効であることを確認した。実用応用:よくわかる生物学的構造への残留農薬の影響を蛋白質の作用の新規生物学的機能と機構の解明にとって非常に重要である。より迅速に促進し,レタスの表面上のタイプの残留農薬を効果的に検出するために,ウェーブレット変換(CMS WT)と結合した化学分子構造を含む方法を本論文で特性波長を抽出するために提案した。CMS WT特徴抽出アルゴリズムが実行可能であり,レタスの異なる殺虫剤残留物のモデル構築のために有効であることを確認した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *波束 ,  *農薬 ,  *ウェーブレット変換 ,  モデリング ,  *レタス ,  *近赤外線 ,  タンパク質 ,  アルゴリズム ,  *残留農薬 ,  特徴抽出 ,  近赤外スペクトル ,  *分子構造 ,  波長
準シソーラス用語： ハイパースペクトル画像 ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 特徴抽出 ,  食品の安全性 ,  レタス ,  農薬検出 ,  ウェーブレット変換

分類 (2件)： 乳製品  (FJ12023U) ,  野菜とその加工品  (FJ11020O)

タイトルに関連する用語 (8件)： ウェーブレット変換 ,  近赤外 ,  ハイパースペクトル ,  化学 ,  分子構造 ,  レタス ,  残留農薬 ,  識別