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J-GLOBAL ID：202002220263228060   整理番号：20A0197816

オリーブ油分類のための機械学習支援レーザ誘起破壊分光法:実験パラメータの影響【JST・京大機械翻訳】

Laser-induced breakdown spectroscopy assisted by machine learning for olive oils classification: The effect of the experimental parameters

著者 (10件)： Bellou Elli (Department of Physics, University of Patras, 26504 Patras, Greece) ,  Bellou Elli (Institute of Chemical Engineering Sciences (ICE-HT), Foundation for Research and Technology-Hellas (FORTH), Patras, 26504 Patras, Greece) ,  Gyftokostas Nikolaos (Department of Physics, University of Patras, 26504 Patras, Greece) ,  Gyftokostas Nikolaos (Institute of Chemical Engineering Sciences (ICE-HT), Foundation for Research and Technology-Hellas (FORTH), Patras, 26504 Patras, Greece) ,  Stefas Dimitrios (Department of Physics, University of Patras, 26504 Patras, Greece) ,  Stefas Dimitrios (Institute of Chemical Engineering Sciences (ICE-HT), Foundation for Research and Technology-Hellas (FORTH), Patras, 26504 Patras, Greece) ,  Gazeli Odhisea (Department of Physics, University of Patras, 26504 Patras, Greece) ,  Gazeli Odhisea (Institute of Chemical Engineering Sciences (ICE-HT), Foundation for Research and Technology-Hellas (FORTH), Patras, 26504 Patras, Greece) ,  Couris Stelios (Department of Physics, University of Patras, 26504 Patras, Greece) ,  Couris Stelios (Institute of Chemical Engineering Sciences (ICE-HT), Foundation for Research and Technology-Hellas (FORTH), Patras, 26504 Patras, Greece)
資料名： Spectrochimica Acta. Part B. Atomic Spectroscopy  (Spectrochimica Acta. Part B. Atomic Spectroscopy)
巻： 163  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： B0793A  ISSN： 0584-8547  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レーザ誘起破壊分光法(LIBS)を,オリーブ油試料の分類(それらの地理的起源の認証)と偽和の検出に関する有用な情報を得るために,主成分分析(PCA)と線形判別分析(LDA)のようないくつかの機械学習技術と組み合わせた。プラズマ特性は試料(固体,気体または液体)の状態に実質的に依存するので,試料を取扱う3つの異なる形態,オリーブ油の噴霧,薄い層流,およびオリーブ油試料の数grの自由表面を調べた。次に,プラズマ特性とその後の分類結果に及ぼす分光計のCCD検出器のレーザエネルギー,時間ゲーティング条件(遅延時間と積分時間)のような実験パラメータの影響を徹底的に調べ,解析した。使用した機械学習技術とLIBSの組合せは,研究したオリーブ油の優れた分類結果をもたらし,100%の分類精度を達成した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *機械学習 ,  主成分分析 ,  噴霧 ,  *オリーブ油 ,  地理学 ,  認証 ,  自由表面 ,  分光計 ,  層流 ,  *レーザ ,  検出器 ,  偽和
準シソーラス用語： 分類精度 ,  遅延時間 ,  線形判別分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： レーザ誘起破壊分光法 ,  LIBS ,  分類 ,  機械学習 ,  オリーブ油

分類 (1件)： 鉱物・岩石・鉱石の物理分析  (CC03090Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： オリーブ油 ,  分類 ,  機械学習 ,  支援 ,  レーザ誘起破壊分光法 ,  実験 ,  パラメータ