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J-GLOBAL ID：202002274265805527   整理番号：20A0814939

多クラス相関ベクトルマシンと組み合わせた近赤外分光法に基づくPanax nnotoinsengの品質分類【JST・京大機械翻訳】

Quality Classification of Panax notoginseng Based on Near Infrared Spectroscopy Combined with Multi-class Correlation Vector Machine

著者 (4件)： Xie Wenyong (Fuzhou University,College of Electrical Engineering and Automation,Fuzhou,China,350116) ,  Chai Qinqin (Fuzhou University,College of Electrical Engineering and Automation,Fuzhou,China,350116) ,  Wang Wu (Fuzhou University,College of Electrical Engineering and Automation,Fuzhou,China,350116) ,  Chen Xiaoyi (Fuzhou University,College of Electrical Engineering and Automation,Fuzhou,China,350116)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CAC  ページ： 1197-1202  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 中国におけるTianqiとして知られているPanax notoginseng(P.notoginseng)はまれな薬草である。異なる品質グレードを持つPanax notoginsengは,薬用値の明確な分散を有する。本論文では,近赤外分光法(NIR)測定技術を用いて,異なるグレードのスペクトル情報を収集した。Panax notoginsenの品質同定モデルを,マルチ分類相関ベクトルマシン(mRVM)によって確立した。そして,3次元縮小法,競合適応再加重アルゴリズム(CARS)およびホタルアルゴリズム(FA)および連続射影アルゴリズム(SPA)を,mRVMモデルを単純化するために用いた。結果は,FA-mRVM,CARS-mRVM,およびSPA-mRVMが,多数の特徴変数を除去し,有効な特徴変数をフィルターにかけることができることを示した。一方,FA-mRVMは,より少ない特徴変数と最も高い精度で,より良い性能を持っている。補正セットと予測セットの正しい同定率,二乗平均二乗誤差,および平均交差エントロピー誤差は,それぞれ100%,0.0048,0.0143,および100%,0.0046,0.0141である。したがって,mRVMと組み合わせたNIRSは,Panax notoginsengの品質グレードを識別するための有用で,迅速で非破壊的なツールである。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 薬用植物 ,  *トチバニンジン属 ,  簡素化 ,  アルゴリズム ,  スペクトル ,  *近赤外分光分析 ,  コヒーレント反Stokes Raman散乱 ,  射影 ,  三次元 ,  フィルタ ,  エントロピー
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  Panax notoginseng , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： クラス ,  相関 ,  ベクトル ,  マシン ,  近赤外分光法 ,  Panax ,  分類