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J-GLOBAL ID：201802241668182601   整理番号：18A1036352

新しいスペクトル前処理技術を用いたハイパースペクトルイメージングによる調理豚肉筋肉における筋肉内脂肪含量変動の予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting intramuscular fat content variations in boiled pork muscles by hyperspectral imaging using a novel spectral pre-processing technique

著者 (10件)： Ma Ji (School of Food Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China) ,  Ma Ji (Academy of Contemporary Food Engineering, South China University of Technology, Guangzhou Higher Education Mega Center, Guangzhou 510006, China) ,  Ma Ji (Engineering and Technological Research Centre of Guangdong Province on Intelligent Sensing and Process Control of Cold Chain Foods, Guangzhou Higher Education Mega Centre, Guangzhou 510006, China) ,  Pu Hongbin (School of Food Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China) ,  Pu Hongbin (Academy of Contemporary Food Engineering, South China University of Technology, Guangzhou Higher Education Mega Center, Guangzhou 510006, China) ,  Pu Hongbin (Engineering and Technological Research Centre of Guangdong Province on Intelligent Sensing and Process Control of Cold Chain Foods, Guangzhou Higher Education Mega Centre, Guangzhou 510006, China) ,  Sun Da-Wen (School of Food Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China) ,  Sun Da-Wen (Academy of Contemporary Food Engineering, South China University of Technology, Guangzhou Higher Education Mega Center, Guangzhou 510006, China) ,  Sun Da-Wen (Engineering and Technological Research Centre of Guangdong Province on Intelligent Sensing and Process Control of Cold Chain Foods, Guangzhou Higher Education Mega Centre, Guangzhou 510006, China) ,  Sun Da-Wen (Food Refrigeration and Computerized Food Technology, University College Dublin, National University of Ireland, Agriculture and Food Science Centre, Belfield, Dublin 4, Ireland)
資料名： LWT - Food Science and Technology  (LWT - Food Science and Technology)
巻： 94  ページ： 119-128  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0549A  ISSN： 0023-6438  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハイパースペクトルイメージングを用いて豚肉筋肉中の筋肉内脂肪含量をより良く予測するために,新しい相関最適化(COW)技術を完全スペクトルに関する一次導関数と逐次射影アルゴリズムによって選択された特徴波長に用いた。8つの異なる期間の沸騰水中で調理した104の豚肉背最長筋試料の画像を,Vis-NIR(400-1000nm)イメージングシステムを用いて採取した。二重法を用いて,画像を訓練と予測セットに分割した。各試料の標準測定筋肉内脂肪含量は,対応試料内のROIから抽出したスペクトルと相関した。サポートベクトル回帰モデルを開発し,結果は,スペクトル前処理技術として一次導関数変換と組み合わせたCOWによる正の効果を証明した。8つの重要な波長(403,435,438,556,586,596,739および951nm)に基づいて開発された単純化モデルは,0.9635のRP2および0.885g/kgのRMSEPを有する筋肉内脂肪含有量を正確に予測した。いくつかの他のアルゴリズムを用いて,Savitzky Golay(SG)平滑化,標準正規変量(SNV),乗法的散乱補正(MSC)および部分最小二乗回帰(PLSR)を含むデータ解析を強化するための制御アルゴリズムとしてリストアップした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  画像 ,  最適化 ,  波長 ,  導関数 ,  *豚肉 ,  平滑化 ,  乗算 ,  *前処理 ,  *スペクトル ,  射影 ,  アルゴリズム ,  簡素化 ,  *調理
準シソーラス用語： サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 筋肉内脂肪含量 ,  相関最適化ワーピング ,  一次導関数 ,  逐次射影アルゴリズム ,  サポートベクトル回帰

分類 (3件)： 動物性水産食品  (FJ13020C) ,  生肉の品質と処理  (FJ12032O) ,  食品の分析  (FJ01030U)

タイトルに関連する用語 (8件)： スペクトル ,  前処理 ,  調理 ,  豚肉 ,  筋肉 ,  筋肉内脂肪 ,  含量 ,  予測