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J-GLOBAL ID：201902228326348324   整理番号：19A1676569

一般化回帰ニューラルネットワークの微生物分解効果による助燃剤検出への影響【JST・京大機械翻訳】

Effects of microbial degradation effects based on generalized regression neural network on the detection of accelerants

著者 (2件)： Fang Qiang (中国人民警察大学,河北廊坊,065000) ,  Liu Ling (中国人民警察大学,河北廊坊,065000)
資料名： Sepu  (Sepu)
巻： 37  号： 6  ページ： 655-660  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2150A  ISSN： 1000-8713  CODEN： SEPUER  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： 火力場土壌担体中の微生物分解効果による助燃剤鑑定への影響を検討するため、普通土と培養土の二種類の土壌サンプルに補助燃料を注射し、密封保管時間を変数とした。ガスクロマトグラフィー-質量分析(GC-MS)を,静的ヘッドスペースのサンプル前処理によって,サンプル中の共燃焼剤残留物の定量のために実施した。研究により、微生物分解効果はサンプル内の補助燃焼剤成分を変え、異なる土壌サンプル内の分解結果が異なるが、普通土壌サンプルの分解効果は培養土壌サンプルより明らかに高く、C9C12直鎖アルカンとモノ置換芳香族炭化水素は分解しやすいことが分かった。多置換アレーンの分解の難しさは置換基含有量の増加に伴い増加した。主成分分析(PCA)によるデータ次元縮小の後,一般化回帰ニューラルネットワーク(GRNN)を用いて,異なる土壌試料の分類精度を100%まで分類した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *微生物分解 ,  主成分分析 ,  培養土 ,  ヘッドスペース ,  GC-MS分析 ,  前処理 ,  次元縮小 ,  培養
準シソーラス用語： 分類精度 ,  置換基 ,  共燃焼 ,  補助燃料 ,  土壌試料 ,  鑑定 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 液体クロマトグラフィー  (CC04014L) ,  質量分析  (CC03013N) ,  クロマトグラフィー,電気泳動  (CC01050S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 一般化回帰ニューラルネットワーク ,  微生物分解