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J-GLOBAL ID：201902288557518489   整理番号：19A2596561

間隔連続投影アルゴリズムを近赤外スペクトルリンゴの糖度モデルの最適化に適用した。【JST・京大機械翻訳】

Optimization of near infrared spectroscopy model for sugar content in apple by intervals successive projection algorithm

著者 (8件)： Li Suzhuan (温州大学電气与電子工程学院,温州,325035) ,  Tong Hexin (温州大学電气与電子工程学院,温州,325035) ,  Yuan Leiming (温州大学電气与電子工程学院,温州,325035) ,  Mao Fei (温州大学電气与電子工程学院,温州,325035) ,  Chen Xiaojing (温州大学電气与電子工程学院,温州,325035) ,  Li Limin (温州大学電气与電子工程学院,温州,325035) ,  Cai Jianrong (江蘇大学食品与生物工程学院,鎮江,212013) ,  Li Yongping (寧波財経学院数字技術与工程学院,寧波,315175)
資料名： Shipin Anquan Zhiliang Jiance Xuebao  (Shipin Anquan Zhiliang Jiance Xuebao)
巻： 10  号： 14  ページ： 4608-4612  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3357A  ISSN： 2095-0381  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： 目的:改良連続投影アルゴリズム(successiveprojectionalgorithm、SPA)を用いてスペクトル区間変数をスクリーニングし、リンゴ近赤外スペクトルモデルを最適化する。方法:半透過方式で134個のリンゴのスペクトル情報を非破壊的に獲得し、標準法でその内部糖度指標を破壊的に測定し、スペクトル情報と糖度指標の間に定量モデルを構築した。区間連続投影アルゴリズム(intervalsSPA,iSPA)は各スペクトル区間間の投影関係に基づき、共線形の小さい区間変数を選択し、部分最小二乗モデル(partialleastsquare,PLS)を構築する。全区間スペクトル分割の間隔数を5から60まで、ステップを5とし、共線形の小さい間隔の組合せを最適化することを試みた。【結果】20の間隔に分割されたとき,PLSモデルは,他の分割間隔モデルと比較して,小さい交差検証平均二乗誤差とより少ない入力変数を持ち,予測集合の予測平均二乗誤差(RMSE)は0.521であった。それは,従来の連続投影アルゴリズム線形回帰と全区間PLSモデルの予測性能より優れている。結論:区間連続投影アルゴリズムはスペクトル区間変数のスクリーニングに使用でき、部分最小二乗法を併用することで、モデルの予測性能を向上させることができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *近赤外スペクトル ,  *モデル ,  線形性 ,  *最適化 ,  *スペクトル ,  部分最小二乗法 ,  予測 ,  *糖度
準シソーラス用語： 予測性能 ,  線形回帰 ,  平均二乗誤差 ,  定量モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (7件)： 投影 ,  アルゴリズム ,  近赤外スペクトル ,  リンゴ ,  糖度 ,  モデル ,  最適化