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J-GLOBAL ID：201702280895447105   整理番号：17A1282351

人工神経回路網に基づくフーリエ変換における赤外分光法による食用油油煙種の識別研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Recognition of Cooking Oil Fume by Fourier Transform Infrared Spectroscopy Based on Artificial Neural Network

著者 (5件)： Ye Shubin (中国科学院安徽光学精密机械研究所,中国科学院環境 光学与技術重点実験室,安徽 合肥 230031;中国科学技術大学,安徽 合肥 230026) ,  Xu Liang (中国科学院安徽光学精密机械研究所,中国科学院環境 光学与技術重点実験室,安徽 合肥 230031) ,  Li Yakai (中国科学院安徽光学精密机械研究所,中国科学院環境 光学与技術重点実験室,安徽 合肥 230031) ,  Liu Jianguo (中国科学院安徽光学精密机械研究所,中国科学院環境 光学与技術重点実験室,安徽 合肥 230031) ,  Liu Wenqing (中国科学院安徽光学精密机械研究所,中国科学院環境 光学与技術重点実験室,安徽 合肥 230031)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 37  号： 3  ページ： 749-754  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： 飲食業の発展に伴い、飲食煙はすでに都市の三大大気汚染源の一つになっている。食事による排ガスは人体の健康に対する脅威が非常に大きいため、近年、飲食の煙道ガスに対する研究はますます熱になっている。大量の食用油を含む加熱プロセスにおける熱分解によって生じた不飽和炭化水素は,人間の健康に影響を及ぼす可能性がある。異なる食用油によって分解された成分と含有量は異なり、一定の分類識別数学モデルを構築することによって、食用油の分類識別を実現することができる。自家製のFourier変換赤外分光計を用いて,異なる食用油の煙煙の赤外スペクトルデータを収集した。同時に,主成分分析(PCA)に基づいて,確率的ニューラルネットワーク(PNN)と誤差逆伝播人工ニューラルネットワーク(BPANN)を組み合わせた分類アルゴリズムを構築した。2種類の分類識別アルゴリズムを用いて、異なる食用油の煙煙のフーリエ変換赤外スペクトルデータに対して分析を行った。サンプルデータによって数学モデルを訓練し、訓練した数学モデルを未知のスペクトルデータに対して分析し、油煙煙を発生する食用油の種類を確定した。実験結果により,2つのアルゴリズムは,異なる油煙の分類に対して,良好な分類および識別を行うことができた。全バンド認識において,認識率は,それぞれ90.25%と97.0%に達した。煙道ガススペクトルデータの吸収バンドを分析することにより、大気窓を抽出し、比較的強い揮発性有機物(VOCs)吸収特徴を持つバンド(1300~700cm-1及び3000~2600 cm-1)を抽出した。吸光度データを二つの分離した吸収バンドに分け、二つのアルゴリズムは3000~2600 cm-1の周波数帯で良い識別効果があり、PCA-PNNアルゴリズムの認識率は90.25%、PCA-BPANNの識別率は92.25%であった。2種類の人工神経回路網アルゴリズムは食用油の種類を有効に識別することができることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 熱分解 ,  主成分分析 ,  *ニューラルネットワーク ,  不飽和炭化水素 ,  *煙 ,  揮発性有機化合物 ,  *Fourier変換 ,  数学モデル ,  煙道ガス ,  *赤外分光法 ,  吸収バンド ,  赤外スペクトル ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： スペクトルデータ ,  *食用油 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： FTIR ,  ANN ,  Oil identification ,  PCA

分類 (3件)： 有機化合物の物理分析  (CC03034A) ,  食品の分析  (FJ01030U) ,  薬物の分析  (GV01040Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人工神経回路網 ,  フーリエ変換 ,  赤外分光法 ,  食用油 ,  油煙 ,  識別 ,  研究