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J-GLOBAL ID：201702259157753785   整理番号：17A1268881

NIRを用いた内向き茶葉中のポリフェノール含有量の予測のための波長選択【Powered by NICT】

Wavelength Selection for Prediction of Polyphenol Content in Inward Tea Leaves Using NIR

著者 (9件)： De Ashmita ,  Chanda Somdeb ,  Tudu Bipan ,  Bandyopadhyay Rajib ,  Hazarika Ajanto Kumar ,  Sabhapondit Santanu ,  Baruah B. D. ,  Tamuly Pradip ,  Bhattachryya Nabarun
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IACC  ページ： 184-187  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 本研究で茶葉中の全多価フェノール含量は近赤外反射(NIR)分光法と部分最小二乗(PLS)アルゴリズムにより推定した。サンプル取得中の変数の数は,各スペクトルの非常に高く,スペクトルの全範囲はPLSアルゴリズムのキャリブレーションモデルを構築するための重要な役割を果たさないかもしれない。特定の応用のための適切な領域の選択は重要な作業である。,最適波長は,遺伝的アルゴリズム(GA)と粒子群最適化(PSO)により決定した。PLSアルゴリズムは,PSOとGAの適合曲線を生成するために用いた。訓練と試験を残すモデル較正時の交差検証を一サンプリングにより行った。試験と訓練は波長の特異な窓を用いて行った。最適範囲は1027.75nmから1104.75nmであると決定された。最適範囲のRMSECV値は1.05であることが観察された。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *波長 ,  部分最小二乗法 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *多価フェノール ,  アルゴリズム ,  スペクトル
準シソーラス用語： モデル較正 ,  粒子群最適化 ,  赤外反射 ,  *波長選択 ,  *茶葉 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 茶葉 ,  ポリフェノール ,  含有量 ,  予測 ,  波長選択