抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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果実酒の発酵中のポリフェノールは,果実酒の食感と色の変化を引き起こす重要な要因である。果実酒の品質を保証するため、発酵過程におけるポリフェノール含有量の変化を迅速にモニターする技術を開発する必要がある。異なるバッチの成熟期のブルーベリー、クワの果実を原料とし、それぞれを搾汁し、同時に混合し、小型発酵槽で発酵を行った。異なる発酵時間における発酵液を遠心分離管にオフラインで収集し、高速遠心分離後、上澄み液を茶色瓶に保存し、合計48個の果実酒発酵サンプルを得た。上澄み液を3つの平行サンプルに置き,Fourier変換近赤外分光計(FT-NIR)を用いて透過スペクトルを収集し,平均値をこのサンプルのスペクトル信号とした。その後、茶色ボトル内の発酵液を国家標準法(即ち標準液の吸光度値で検量線を制定)で各サンプルの総フェノール含有量を測定し、duplex法でサンプルスペクトル間の距離を計算し、2:1の割合で訓練セットと予測セットに分けた。間隔部分最小二乗法(iPLS)を用いて、トレーニングセットサンプルの透過スペクトルと総フェノール含有量の間に定量モデルを構築し、間隔数を2から60個まで変化させた。この研究の革新は、コンセンサス方法を利用して、複数の構築したiPLSメンバーモデルを融合し、一定のコンセンサスルールに従って重み係数を分配する。各メンバーモデルの相互作用検証の残差とその残差間の相関により各メンバーモデルの線形結合を最適化し、ラグランジュ乗数法で各メンバーモデルの重み係数を解き、間隔部分最小二乗-コンセンサスモデル(con-sensualiPLS)を行った。C_iPLSの相互検証の二乗平均誤差は最小であった。大域的PLSモデルと比較して,C_iPLSは,異なる間隔のiPLSモデルに対して,小さな予測誤差を持った。3つのiPLSメンバーモデル(すなわち,14th,16th,18th)からなるコンセンサスモデルの誤差は,39の間隔で124.2であり,交差検証の相関係数は0.944であり,予測集合サンプルに対する予測の二乗平均平方根誤差は163.4であり,予測相関係数は0であった。931,予測性能はPLSとiPLSモデルより優れている。また、比較として連続投影アルゴリズムと無情報変数除去法を採用して、スペクトルモデルを最適化し、その予測性能はいずれも提案のコンセンサスモデルと一致しない。各iPLSモデル予測残差間の相関を分析し、コンセンサスモデルは主にそれらより高い予測性能を持ち、モデル間の低い相関性のメンバーモデルであることを発見した。結果により、スペクトル分析及びコンセンサス方法は回帰モデルの予測精度を高め、モデリングに必要な変数数を減少させ、果実酒の総フェノール含有量のオフライン迅速検出に用いることができることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
