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J-GLOBAL ID：201902219637372139   整理番号：19A0879933

波長選択アルゴリズムと結合した携帯型Vis-NIR分光法によるナシ中の糖含量の定量のためのモデルの比較と最適化【JST・京大機械翻訳】

Comparison and Optimization of Models for Determination of Sugar Content in Pear by Portable Vis-NIR Spectroscopy Coupled with Wavelength Selection Algorithm

著者 (7件)： Li Jiangbo (Beijing Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture, Beijing, China) ,  Li Jiangbo (College of Mechanical and Electrical Engineering, Shihezi University, Shihezi, China) ,  Wang Qingyan (Beijing Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture, Beijing, China) ,  Xu Lu (Beijing Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture, Beijing, China) ,  Tian Xi (Beijing Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture, Beijing, China) ,  Xia Yu (Beijing Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture, Beijing, China) ,  Fan Shuxiang (Beijing Research Center of Intelligent Equipment for Agriculture, Beijing, China)
資料名： Food Analytical Methods  (Food Analytical Methods)
巻： 12  号： 1  ページ： 12-22  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4367A  ISSN： 1936-976X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 携帯型装置は果樹園および収穫後の果実品質の完全な追跡を得るのに役立つ。したがって,果実における現在および将来の研究のための携帯型および非破壊的技術を開発することは重要なステップである。本研究では,セイヨウナシの糖含量を非侵襲的に測定するための携帯型可視近赤外(Vis-NIR)分光法の能力を研究した。部分最小二乗回帰(PLSR)を適用して,3つの領域(それぞれ550~1050,650~950,750~1050nm)と4種類のデータセット(Set-I,Set-III,Set-IV)のスペクトル特徴に基づくキャリブレーションモデルを確立し,モデルの性能を比較して最適スペクトル較正戦略を決定した。650~950nmのスペクトル領域は,他の2つのスペクトル領域と比較して非常に良いことが証明された。競合適応再加重サンプリング(CARS)アルゴリズムを用いて,最も重要な波長を選択するための最適スペクトル領域に基づく元のスペクトルデータの冗長性と共線性を低減した。CARS-PLSRは,糖含有量測定の予測モデルを較正する最も効果的な方法として同定され,4種類のデータセットに対する予測の予測値([数式:原文を参照])は0.85~0.92,予測の二乗平均誤差(RMSEP)は0.27~0.20であった。全体の結果は,携帯型Vis-NIR分光法が,低コストの付加的な利点を与えるだけでなく,西洋ナシにおける糖含有量の非破壊的な現場評価のための有望なツールであることを示している。Copyright 2018 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： スペクトル ,  *携帯型 ,  *アルゴリズム ,  *糖度 ,  *スペクトロスコピー ,  *最適化 ,  果樹園 ,  セイヨウナシ ,  近赤外線 ,  予測モデル ,  *波長
準シソーラス用語： 予測値 ,  加重 ,  部分最小二乗回帰 ,  非侵襲 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 携帯型検出 ,  モデルの比較と最適化 ,  糖含量 ,  ナシ ,  波長選択

分類 (2件)： 果実とその加工品  (FJ11030Z) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (9件)： 波長選択 ,  アルゴリズム ,  携帯型 ,  NIR分光法 ,  ナシ ,  糖含量 ,  定量 ,  モデル ,  最適化