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J-GLOBAL ID：202002228561919911   整理番号：20A0279234

日本の発酵醤油の品質を予測するためのモデルのための関連変数選択のための圧縮センシングの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of compressed sensing for selecting relevant variables for a model to predict the quality of Japanese fermented soy sauce

著者 (9件)： Wang Shuo (Laboratory of Food Quality Science, Department of Biotechnology, Faculty of Bioresource Sciences, Akita Prefectural University, Akita 010-0195, Japan) ,  Liu Beiyi (Department of Intelligent Mechatronics, Akita Prefectural University, Akita 015-0055, Japan) ,  Xu Li (Department of Intelligent Mechatronics, Akita Prefectural University, Akita 015-0055, Japan) ,  Tamura Takehiro (Akita Prefectural Federation of Miso and Soy Sauce Manufacturers Cooperatives, Akita 010-0923, Japan) ,  Kyouno Nobuyuki (Akita Prefectural Federation of Miso and Soy Sauce Manufacturers Cooperatives, Akita 010-0923, Japan) ,  Liu Xiaofang (Laboratory of Food Quality Science, Department of Biotechnology, Faculty of Bioresource Sciences, Akita Prefectural University, Akita 010-0195, Japan) ,  Zhang Han (Laboratory of Food Quality Science, Department of Biotechnology, Faculty of Bioresource Sciences, Akita Prefectural University, Akita 010-0195, Japan) ,  Akiyama Yoshinobu (Laboratory of Food Quality Science, Department of Biotechnology, Faculty of Bioresource Sciences, Akita Prefectural University, Akita 010-0195, Japan) ,  Chen Jie Yu (Laboratory of Food Quality Science, Department of Biotechnology, Faculty of Bioresource Sciences, Akita Prefectural University, Akita 010-0195, Japan)
資料名： Innovative Food Science and Emerging Technologies  (Innovative Food Science and Emerging Technologies)
巻： 59  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3212A  ISSN： 1466-8564  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： 日本の発酵醤油の品質を予測するために,本研究では,柔軟で客観的なモデルを開発するための適切な変数を選択することに焦点を当てた。醤油の全体的受容性に影響を及ぼす可能性がある74のパラメータがあり,醤油試料の官能スコアを予測するための潜在的変数と見なされた。可変選択アプローチは圧縮センシング(CS)理論により触発され,キャリブレーションセットに初めて使用された(醤油試料は2016と2017年に秋田県のSoy Sauce Competitionから直接収集され,官能スコアに対する各予測変数の寄与を評価した。結果として,醤油を予測するための品質に大きな寄与をする30の予測変数をCSベースの方法によって選択することに成功した。選択した変数は,色,味,香りなどの官能評価の重要な変数をカバーした。次に,選択した変数に基づいて,部分最小二乗回帰を用いて,醤油品質を予測するためのモデルを確立した。モデルの妥当性は,2018年に生産された醤油試料を用いて評価され,それぞれ0.80及び11.47の検証試料に対してr2及びRMSEPの値をもたらした。したがって,モデルは醤油の官能品質の予測に適していると考えられた。また,結果は,CSベースの方法が予測モデルを開発するための実用的重要性の変数を選択するための新しいアプローチを提供することを確認した。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： *発酵 ,  *醤油 ,  *品質 ,  秋田県 ,  予測モデル ,  官能検査 ,  忍容性 ,  官能特性 ,  *圧縮センシング ,  変数選択 ,  モデル
準シソーラス用語： 部分最小二乗回帰 ,  許容性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 醤油 ,  予測品質 ,  変数選択アプローチ ,  圧縮センシング ,  部分最小二乗回帰

分類 (1件)： 食品の化学・栄養価  (FJ01020J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 日本 ,  発酵 ,  醤油 ,  予測 ,  モデル ,  変数選択 ,  圧縮センシング ,  応用