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J-GLOBAL ID：201802239839372942   整理番号：18A2128001

二次元相関可視-近赤外スペクトル結合サポートベクトルマシンを用いた豚肉新鮮度評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of Pork Freshness Using Two-Dimensional Correlation Visible/Near-Infrared Spectroscopy Combined with Support Vector Machine

著者 (5件)： Wang Wenxiu (中国農業大学工学院,国家農産品加工技術装備研発分中心,北京 100083) ,  Peng Yankun (中国農業大学工学院,国家農産品加工技術装備研発分中心,北京 100083) ,  Sun Hongwei (中国農業大学工学院,国家農産品加工技術装備研発分中心,北京 100083) ,  Wei Wensong (中国農業大学工学院,国家農産品加工技術装備研発分中心,北京 100083) ,  Zheng Xiaochun (中国農業大学工学院,国家農産品加工技術装備研発分中心,北京 100083)
資料名： Shipin Kexue  (Shipin Kexue)
巻： 39  号： 18  ページ： 273-279  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2151A  ISSN： 1002-6630  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： 生鮮肉新鮮度特性変数の二次元相関同期スペクトルの実行可能性を探るために,115日の生鮮豚肉の58サンプルの可視-近赤外反射スペクトル情報を収集した。揮発性塩基窒素(TVB-N)を,国家標準法によって測定した。その後、TVB-Nを「外部擾乱」とし、10本の代表的なスペクトルを選択し、包絡線の除去を行い、スペクトルの差異に合わせて7つのサブ区間を選択した。各サブ区間の二次元相関分析により、二次元相関同期スペクトルと自己相関スペクトルを解析し、TVB-N変化と密接に関連する敏感な変数を獲得した。最後に、選択された特徴変数を用いて、それぞれ原始、標準正規変数変換前処理と正規化前処理のスペクトルに基づき、豚肉新鮮度のサポートベクターマシン(supportvectormachine、SVM)判別モデルを構築した。結果は,17の特性波長が二次元相関スペクトル分析で抽出され,全変数の1.61%だけを占め,SVMモデルの全体正解率は,それぞれ94.83%,98.28%であることを示した。確立したモデルは良い識別効果を持ち、2次元相関分析は生鮮肉新鮮度に関連する特徴変数をスクリーニングするための方法の実行可能性を表明した。これは生鮮肉の腐敗変質過程中のスペクトル特徴情報の変化を分析し、近赤外線スペクトル分析における変数選別に新たな考え方を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *二次元 ,  近赤外線 ,  *スペクトル ,  前処理 ,  モデル ,  *近赤外スペクトル ,  エンベロープ ,  *新鮮度 ,  正規化 ,  自己相関 ,  分光分析 ,  *豚肉 ,  波長 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 相関分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 食品の化学・栄養価  (FJ01020J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 相関 ,  近赤外スペクトル ,  サポートベクトルマシン ,  豚肉 ,  新鮮度 ,  評価