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J-GLOBAL ID：201702277724877398   整理番号：17A1282329

テラヘルツ分光法とCS-SVMに基づく遺伝子組み換え製品同定【JST・京大機械翻訳】

Discrimination of GMOs Using Terahertz Spectroscopy and CS-SVM

著者 (5件)： Chen Tao (广西自動検測技術与儀器重点実験室,桂林電子科技大学電子工程与自動化学院,广西 桂林 541004) ,  Li Zhi (广西自動検測技術与儀器重点実験室,桂林電子科技大学電子工程与自動化学院,广西 桂林 541004) ,  Hu Fangrong (广西自動検測技術与儀器重点実験室,桂林電子科技大学電子工程与自動化学院,广西 桂林 541004) ,  Yin Xianhua (广西自動検測技術与儀器重点実験室,桂林電子科技大学電子工程与自動化学院,广西 桂林 541004) ,  Xu Chuanpei (广西自動検測技術与儀器重点実験室,桂林電子科技大学電子工程与自動化学院,广西 桂林 541004)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 37  号： 2  ページ： 618-623  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  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： 本論文は,テラヘルツ(THz)分光法とブラケット探索(CS)アルゴリズムを用いて,サポートベクトルマシン(SVM)を最適化するための効率的な遺伝子組み換え製品同定法(CS-SVM)を提案した。テラヘルツ時間領域分光法(THz-TDS)システムを用いて、3種の遺伝子組換え大豆種子とその親サンプルの0.2~1.2THz帯におけるTHzスペクトルを測定し、SVM法を用いて遺伝子組み換えと非遺伝子組換え大豆種子に対して分類鑑別研究を行った。SVMの2つの重要なパラメータ(ペナルティ因子とカーネルパラメータ)をCSアルゴリズムによって最適化した。実験結果により、THz分光法とCS-SVM法を併用することは、遺伝子組み換えと非遺伝子組み換え生物の検出と識別に、高速、非破壊、信頼性のある分析方法を提供することが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ペナルティ ,  アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン ,  スペクトル ,  高速度 ,  最適化 ,  鑑別 ,  *テラヘルツ波 ,  信頼性
準シソーラス用語： 遺伝子組換え生物 ,  遺伝子組換え大豆 ,  テラヘルツ時間領域分光法 ,  *遺伝子組換 ,  *テラヘルツ分光法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Terahertz spectroscopy ,  Genetically modified organisms ,  Support vector machines ,  Cuckoo Search algorithm

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： テラヘルツ分光法 ,  遺伝子組み換え ,  同定