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J-GLOBAL ID：201802248008706206   整理番号：18A0869329

ガスセンサアレイに基づく地溝油識別方法【JST・京大機械翻訳】

Identification Method of Waste Oil Based on Gas Sensor Array

著者 (4件)： Hu Xiaohui (同済大学中徳学院,上海,200000) ,  Wang Lei (同済大学中徳学院,上海200000;上海xin璞伝感科技有限公司,上海200000) ,  Yao Shuai (同済大学中徳学院,上海,200000) ,  Xiao Bing (同済大学中徳学院,上海,200000)
資料名： Cekong Jishu  (Cekong Jishu)
巻： 36  号： 12  ページ： 1-4,9  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2879A  ISSN： 1000-8829  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： 現在、多くの検出地溝油の方法、例えばコンダクタンス法、スペクトル法、クロマトグラフィーなどの方法があるが、これらの測定方法は実験室環境下での油サンプルの処理を必要とするため、地溝油の検出において、迅速、リアルタイム、油様の非破壊検査方法がまだ乏しい。これに基づいて,ガスセンサアレイを用いて,油サンプルの匂い特性情報を収集し,サポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムを用いて,油サンプルの同定を行った。75組の正常な食用油と45組の地溝油に対して、SVMに基づく地溝油の鑑別モデルを構築し、そして15組の正常な食用油と15組の地溝油に対して識別を行った。MatlabのSVMライブラリとLIBSVMを用いたときの正解率は27/30であり、この方法の実行可能性を証明し、アルゴリズムの組込み式プラットフォーム上で実現した後、油サンプルに対して快速、リアルタイム、非破壊の鑑別を行うことができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *鑑別 ,  コンダクタンス ,  非破壊検査 ,  サポートベクトルマシン ,  アルゴリズム ,  クロマトグラフィー
準シソーラス用語： 正解率 ,  MATLAB ,  食用油 ,  実時間 ,  *ガスセンサアレイ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： waste oil ,  gas sensor array ,  odor characteristic information ,  SVM

分類 (2件)： 食用油脂,マーガリン  (FJ09010C) ,  食品の分析  (FJ01030U)

タイトルに関連する用語 (3件)： ガスセンサアレイ ,  地溝 ,  識別