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J-GLOBAL ID：201702264252249876   整理番号：17A1567387

近赤外chemodyesシステムによるin situカカオ豆品質等級づけ【Powered by NICT】

In situ cocoa beans quality grading by near-infrared-chemodyes systems

著者 (4件)： Kutsanedzie Felix Y. H. (School of Food & Biological Engineering, Jiangsu University, Xuefu Road 301, Zhenjiang 212013, P. R. China. [e-mail]) ,  Chen Quansheng ,  Sun Hao ,  Cheng Wu
資料名： Analytical Methods  (Analytical Methods)
巻： 9  号： 37  ページ： 5455-5463  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2324A  ISSN： 1759-9660  CODEN： AMNECT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 発酵レベルはココア産業における重要な豆の品質指標である。四つのケモメトリックアルゴリズムと組み合わせた比色センサ電子鼻(e-nose)と革新的に設計された近赤外化学中間染料スペクトル法(NIR CDS)極端な機械学習(ELM),サポートベクトルマシン(SVM),線形判別分析(LDA)及びk最近傍(k NN)三品質等級-完全発酵,部分発酵及び非発酵に90試料採取したココア豆を分類するために適用した。CS電子鼻(89%≦R_p≦94%)とNIR CDS(85%≦R_p≦94%)は同程度の分類率を達成し,システムのデータクラスタ分析0.85 0.89の共通の表現型の相関係数が得られた。SVMおよびELMと組み合わせた両システムでは,高い分類率(R_p=94%)を達成し,in situおよび非破壊に基づいてカカオ豆の品質分類に適用できた。この新規NIR CDS技術はこれまで試行錯誤法と比較して電子鼻比色センサアレイの作製,は時間がかかり,色素無駄に使用して,高感度な化学染料の選択のための実用的方法を証明した。技術も揮発性(気体)化合物の検出のための近赤外システムに配置されたことができ,それは制限されていた。Copyright 2017 Royal Society of Chemistry All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *品質 ,  クラスタ分析 ,  センサアレイ ,  *等級づけ ,  *近赤外線 ,  サポートベクトルマシン ,  発酵 ,  相関係数 ,  *カカオ豆 ,  ココア ,  比色分析 ,  染料
準シソーラス用語： 線形判別分析 ,  電子鼻 ,  比色センサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 食品の分析  (FJ01030U)

タイトルに関連する用語 (3件)： 近赤外 ,  カカオ豆 ,  等級づけ