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J-GLOBAL ID：201802281687618802   整理番号：18A1219250

ハイパースペクトルに基づくミルク脂肪濃度予測モデルの構築と評価【JST・京大機械翻訳】

Prediction and validation of fat content in milk based on hyperspectrum

著者 (9件)： Zhao Zizhu (天津農学院工程技術学院,天津,300384) ,  Wei Yong (天津農学院工程技術学院,天津,300384) ,  Zhang Naiqian (BIOLOGICAL AND AGRICULTURAL ENGINEERING DEPARTMENT,KANSAS STATE UNIVERSITY,MANHATTAN KS 66502,USA) ,  Chang Ruokui (天津農学院工程技術学院,天津,300384) ,  Wu Haiyun (天津農学院工程技術学院,天津,300384) ,  Liu Hua (天津農学院工程技術学院,天津,300384) ,  Dan Huiyong (天津農学院工程技術学院,天津,300384) ,  Yang Renjie (天津農学院工程技術学院,天津,300384) ,  Guo Xiaoying (天津農学院工程技術学院,天津,300384)
資料名： Zhongguo Rupin Gongye  (Zhongguo Rupin Gongye)
巻： 46  号： 2  ページ： 45-48  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3081A  ISSN： 1001-2230  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： 牛乳中の脂肪濃度の検出を研究対象とし、画像処理技術を用いてハイパースペクトルデータを分析し、サンプル分析領域を選択し、分析領域の平均スペクトルを抽出した。その結果,PLS予測モデルでのキャリブレーションセットと予測セットの相関係数はそれぞれ0.9851と0.9913であり,N-PLS予測モデルでのキャリブレーションセットと予測セットの相関係数はそれぞれ0であった。2つのモデルの比較により、N-PLSモデルの予測精度はPLSモデルより高く、特に牛乳中の脂肪濃度が少ないことが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  *モデル ,  *予測モデル ,  相関係数 ,  *牛乳 ,  *スペクトル ,  画像処理
準シソーラス用語： 予測精度 ,  ハイパースペクトルデータ ,  *ハイパースペクトル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： hyperspectral imaging ,  average spectrum ,  milk fat ,  rapid detection

分類 (3件)： 生肉の品質と処理  (FJ12032O) ,  食品の品質  (FJ01040F) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ハイパースペクトル ,  ミルク ,  脂肪 ,  予測モデル ,  構築 ,  評価