文献

J-GLOBAL ID：202102212099408096   整理番号：21A3269343

動的時間ワーピングカーネル主成分分析を用いたプロポリスの地理的識別【JST・京大機械翻訳】

Geographical discrimination of propolis using dynamic time warping kernel principal components analysis

著者 (3件)： Pilario Karl Ezra (Process Systems Engineering Laboratory, Department of Chemical Engineering, University of the Philippines, Diliman, Quezon City, Philippines) ,  Tielemans Alexander (Department of Chemistry and Physical Sciences, Pace University, New York, NY 10038, USA) ,  Mojica Elmer-Rico E. (Department of Chemistry and Physical Sciences, Pace University, New York, NY 10038, USA)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 187  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： クロマトグラフィーデータのケモメトリック分析は,それらの地理的起源に基づくハチプロポリスの識別に一般的に使用される。この目的のための伝統的機械学習方法は,主成分分析と階層的クラスタリングを含む。時系列として見ると,クロマトグラフィーデータにおける重要な識別特徴は,同じ起源のプロポリスに対して類似の位置パターンを持つピークである。しかし,同じ起源試料間のピークは必ずしも正確に整列しない。適切なアラインメントなしで,同じ起源の試料は,非常に異なるクラスタ化法によって知覚される。本論文では,プロポリスのケモメトリックス識別のための新規な動的時間ワーピングカーネル主成分分析(DTW-KPCA)法を提案した。提案手法では,時系列アラインメントを組み込んだクロマトグラフィー時系列間の類似性を測定するために,Gauss動的時間ワーピングカーネルを用いた。結果は,シルエット係数で測定したように,現在使用されている方法と比較して,プロポリス試料のより良いクラスタ化を示した。したがって,提案方法は,プロポリス試料の起源に関してより信頼できるクラスタ化を可能にする。Copyright 2021 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： アラインメント ,  クロマトグラフィー ,  クラスタ化 ,  地理学 ,  類似性 ,  *主成分分析 ,  ケモメトリックス ,  機械学習
準シソーラス用語： *プロポリス ,  シルエット ,  Kernel法 ,  *カーネル主成分分析 ,  学習方法 ,  階層的クラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クラスタリング ,  機械学習 ,  GC-MS ,  時系列アラインメント ,  カーネル法

分類 (2件)： 食品の分析  (FJ01030U) ,  養蜂一般  (FD05010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ワーピング ,  カーネル主成分分析 ,  プロポリス ,  地理 ,  識別