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J-GLOBAL ID：202102217516727482   整理番号：21A0746272

OPLS-DA抽出VIP値に基づくプラスチックカートリッジK-NNラマン分光分析【JST・京大機械翻訳】

K-NN Raman Spectral Analysis of Plastic Meal Box Based on OPLS-DA Extracting VIP Value

著者 (5件)： Ma Xiao (中国人民公安大学,北京,100038) ,  Wang Dan (中国人民公安大学,北京,100038) ,  Jiang Hong (中国人民公安大学,北京,100038) ,  Yang Jiaqi (中国人民公安大学,北京,100038) ,  Liu Xuanqiao (中国人民公安大学,北京,100038)
資料名： Yunnan Huagong  (Yunnan Huagong)
巻： 47  号： 7  ページ： 55-56,59  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4472A  ISSN： 1004-275X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： プラスチック食箱の食品包装材料のラマンスペクトル特徴抽出とパターン認識のシリーズ研究を実現するため、教師付き直交部分最小二乗判別分析アルゴリズムモデルの構築を行い、サンプルが抽出した3つの直交新変数上類と類の間で明らかに区別した。構築したモデルから変数射影重要性の局部極大値が1より大きい29個の特徴変数に対してk値が1であるK最近傍アルゴリズム分類を行い、最終訓練集合とテスト集合の分類正解率はそれぞれ92.3%と100%に達し、モデル構築と表明した。特徴抽出とパターン認識を含む一連の方法は,プラスチックのカセットサンプルを効果的に分類することができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Ramanスペクトル ,  アルゴリズム ,  パターン認識 ,  *プラスチック ,  特徴抽出 ,  射影 ,  判別分析 ,  直交性 ,  *Raman分光分析 ,  部分最小二乗法
準シソーラス用語： 正解率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  有機物質の物理分析一般  (CC03031B) ,  有機化合物の物理分析  (CC03034A)

タイトルに関連する用語 (3件)： プラスチック ,  カートリッジ ,  ラマン分光分析