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J-GLOBAL ID：201802214241482847   整理番号：18A0689993

モンテカルロ変量クラスタ分析法に基づくコムギ蛋白質近赤外スペクトル変数の選択【JST・京大機械翻訳】

Variable Selection of Wheat Protein Near Infrared Spectra Based on Monte Carlo Variable Cluster Analysis

著者 (5件)： Song Yuchen (長春理工大学 理学院,長春,130022) ,  Huan Kewei (長春理工大学 理学院,長春,130022) ,  Han Xueyan (長春理工大学 理学院,長春,130022) ,  Shi Xiaoguang (長春理工大学 理学院,長春,130022) ,  Zhao Huan (長春理工大学 理学院,長春,130022)
資料名： Changchun Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Changchun Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 40  号： 5  ページ： 29-35  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3181A  ISSN： 1672-9870  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： 小麦は中国の重要な食糧の一つであり、小麦の蛋白質含有量の予測に対する精度を高めることは、小麦の品質を保証する上で重要な意義がある。異なる地域における93の試料の近赤外スペクトルと化学的値をモデル化データとして用いた。最初に,ウェーブレットパケット(WTP)を用いて,スペクトル信号の雑音除去を行い,外部雑音信号のスペクトルに対する影響を除去した。次に,変数を選択するためにモンテカルロ法を使用し,部分最小二乗法(PLS)を用いて小麦蛋白質の予測モデルを確立し,予測セットのサンプルを予測した。その他のモデリング方法と比較して,MC-VCPAによって選択された10の特徴変数は,全スペクトル256変数に代わり,予測平均二乗誤差(RMSEP)値は0.4974から0.3295に減少し,33%増加し,他のモデリング方法より優れていた。結果により、MC-VCPAに基づく近赤外スペクトル分析方法は小麦蛋白質含有量の定量分析に実行可能であることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 定量分析 ,  雑音除去 ,  品質 ,  予測 ,  部分最小二乗法 ,  *コムギ ,  モデリング ,  *近赤外スペクトル ,  *スペクトル ,  予測モデル ,  *モンテカルロ法 ,  *クラスタ分析
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  タンパク質含有量 ,  *小麦蛋白質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： wheat ,  protein ,  near infrared spectrum ,  Monte Carlo variable cluster population analysis ,  variables selection

分類 (3件)： 有機物質の物理分析一般  (CC03031B) ,  有機化合物の物理分析  (CC03034A) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (7件)： モンテカルロ ,  変量 ,  クラスタ分析 ,  コムギ ,  蛋白質 ,  近赤外スペクトル ,  変数