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J-GLOBAL ID:201702291600052835   整理番号:17A1282292

高スペクトル技術に基づくカバーフィルムのシェルフライフ予測研究【JST・京大機械翻訳】

Hyperspectral Technique for Estimating the Shelf-Lives of Fresh Spinach Leaves Covered with Film
著者 (6件):
資料名:
巻: 37  号:ページ: 423-428  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)
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保蔵膜は果実の保水性を向上させ、外部の細菌感染を単離し、シェルフライフを延長させることができる。保存された果実と野菜の品質を正確に評価するために,シェルフライフの予測は重要な意義を持っている。高いスペクトル技術と化学量論の方法を用いて、同じ貯蔵条件下での新鮮なホウレンソウの葉身のシェルフライフを予測した。5つの異なる貯蔵時間の下で,75のディスクからの300のホウレンソウ試料を,可視近赤外(Vis-NIR,380~1030nm)と近赤外(NIR,874~1734nm)バンドの高スペクトルデータによって収集した。次に,異なる貯蔵時間におけるホウレンソウ葉のクロロフィル含有量を測定した。300枚のホウレンソウの葉身の平均スペクトル(200個をモデルセットとし、100個を予測セットとする)を抽出した後、モデリングセットのスペクトルに対して主成分分析(principal component analysis,PCA)を行った。異なる貯蔵期間における葉のスペクトルデータは前3つの主成分空間に一定のクラスタがあることが分かった。最初に,部分最小二乗判別分析(PLS-DA)モデルを,モデルセットのスペクトル情報と,異なる貯蔵期間の仮想レベルに基づいて確立した。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . , PLSのモデルを確立した。予測セットのサンプルの貯蔵期間の全体の判別精度は,それぞれ83%(Vis-NIR)と81%(NIR)であった。これらの結果により、高スペクトル技術と化学量論方法を結合することによって、新鮮なホウレンソウのシェルフライフの分類と予測を実現でき、消費者が正確にカバーフィルムのホウレンソウ品質を評価するために理論的指導を提供し、後期の野菜シェルフライフの測定機器の開発に技術サポートを提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
著者キーワード (4件):
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
食品の品質  ,  果実とその加工品 
タイトルに関連する用語 (5件):
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