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J-GLOBAL ID：201702264557228820   整理番号：17A1518404

近赤外分光法を用いて,ぶどう酒発酵液中の総酸含量とpH値を定量的に分析した。【JST・京大機械翻訳】

Determination of total acid and pH in wine fermented liquid by near infrared spectroscopy technology

著者 (7件)： Jia Liujun (中国食品発酵工業研究院,北京,100015;寧夏大学農学院,寧夏銀川,750021) ,  Zhang Haihong (寧夏大学農学院,寧夏銀川,750021) ,  Wang Jian (中国食品発酵工業研究院,北京,100015) ,  Li Zongpeng (中国食品発酵工業研究院,北京,100015) ,  Li Ziwen (中国食品発酵工業研究院,北京,100015) ,  Xiong Yating (中国食品発酵工業研究院,北京,100015) ,  Li Dongdong (寧夏大学農学院,寧夏銀川,750021)
資料名： Shipin yu Fajiao Gongye  (Shipin yu Fajiao Gongye)
巻： 43  号： 2  ページ： 191-195  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2153A  ISSN： 0253-990X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近赤外分光分析技術を用いて、ワイン発酵液中の総酸含有量とpH値に対して定量分析を行い、部分最小二乗法(PLS)により定量分析モデルを確立した。一方,組合せ間隔最小二乗(SiPLS),移動窓部分最小二乗(MWPLS),および遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,スペクトル領域のスペクトル特性波長を選択した。決定係数(R2),補正標準偏差(RMSEC),予測標準偏差(RMSEP),相対的解析誤差(RPD),および最適な主要因数をモデル品質の評価指標として用いた。SiPLS-GAによるモデルの最適化の結果は,総酸とpH値の最適化モデルのR2は,それぞれ0.9878と0.9883であり,RMSECは0.0775と0.0665,RMSEPは0.0763と0.062であった。RPDは4.85と5.58であった。結果は以下を示した。変数の選択は,モデルの精度と安定性を向上させ,解析の困難さを減少させ,最適化モデルの役割を達成することができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *発酵液 ,  遺伝的アルゴリズム ,  定量分析 ,  品質 ,  スペクトル ,  *近赤外分光分析 ,  標準偏差 ,  部分最小二乗法 ,  *ぶどう酒 ,  最小二乗法 ,  最適化
準シソーラス用語： 最適化モデル ,  評価指標 ,  解析誤差 ,  決定係数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： red wine ,  total acid ,  pH ,  near infrared spectroscopy ,  quantitative analysis ,  band selection

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  食品の分析  (FJ01030U)

タイトルに関連する用語 (8件)： 近赤外分光法 ,  ぶどう酒 ,  発酵液 ,  酸 ,  含量 ,  pH値 ,  定量 ,  分析