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J-GLOBAL ID：201802246298088393   整理番号：18A1222817

電子舌検出に基づくオレンジジュースの貯蔵品質研究【JST・京大機械翻訳】

Research on detection for the storage quality of orange juice based on the electronic tongue

著者 (7件)： Shi Qingrui (山東理工大学計算机科学与技術学院,山東zi博,255000) ,  Guo Tingting (山東理工大学計算机科学与技術学院,山東zi博,255000) ,  Yin Tingjia (山東理工大学計算机科学与技術学院,山東zi博,255000) ,  Wang Zhiqiang (山東理工大学計算机科学与技術学院,山東zi博,255000) ,  Li Caihong (山東理工大学計算机科学与技術学院,山東zi博,255000) ,  Guo Yemin (山東理工大学農業工程与食品科学学院,山東zi博,255000) ,  Sun Xia (山東理工大学農業工程与食品科学学院,山東zi博,255000)
資料名： Shipin yu Jixie  (Shipin yu Jixie)
巻： 33  号： 11  ページ： 137-142,203  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2726A  ISSN： 1003-5788  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： 異なる貯蔵時間の新鮮なオレンジジュースの品質を客観的かつ迅速に評価した。電子舌の出力信号の特徴に対して、それぞれ主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)を採用した。PCAと離散ウェーブレット変換(DiscreteWaveletTransform,DWT)は出力信号を前処理し,分類効果に基づいている。さらに、線形判別分析(LinearDiscriminantAnalysis、LDA)法を用いて、異なる貯蔵時間の新鮮なオレンジジュースサンプルに対して定性分析を行った。次に,粒子群最適化(PSO)最小二乗サポートベクターマシン(ParticleSwarmOptimizationLeastSquared-SupportVectorMachines)を採用した。その結果;LDA結果の第1判別式(LD1)と第2判別式(LD2)の総合寄与率は95.7%であり、6種類の貯蔵時間下の新鮮なオレンジジュースサンプルは有効な定性識別が得られた。PSO-LSSVM予測モデルは,新鮮なオレンジジュースの異なる貯蔵時間に対して,高い定量的予測精度を持ち,相関係数(R2),二乗平均平方根誤差,および平均絶対誤差はそれぞれ0であった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *品質 ,  前処理 ,  定性分析 ,  *オレンジジュース ,  予測モデル ,  相関係数
準シソーラス用語： 平均絶対誤差 ,  予測精度 ,  決定係数 ,  最小二乗-サポートベクトルマシン ,  粒子群最適化 ,  線形判別分析 ,  離散ウェーブレット変換 ,  蓄積時間 ,  *電子舌 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： electronic tongue ,  principal component analysis ,  discrete wavelet transform ,  linear discriminant analysis ,  least squared-support vector machines

分類 (5件)： 食品の分析  (FJ01030U) ,  果実飲料,加工飲料  (FJ06020S) ,  野菜とその加工品  (FJ11020O) ,  分析機器  (CC02020S) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電子舌 ,  オレンジジュース ,  貯蔵 ,  研究