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J-GLOBAL ID：202102220865028055   整理番号：21A2572746

異なる特徴データセットに基づく電子舌と鼻による米ワインの顕著な年齢に関する共同分析【JST・京大機械翻訳】

Collaborative Analysis on the Marked Ages of Rice Wines by Electronic Tongue and Nose based on Different Feature Data Sets

著者 (5件)： Zhang Huihui (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou 310058, China) ,  Shao Wenqing (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou 310058, China) ,  Qiu Shanshan (College of Materials and Environmental Engineering, Hangzhou Dianzi University, 1158 Baiyang Street, Hangzhou 310018, China) ,  Wang Jun (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou 310058, China) ,  Wei Zhenbo (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou 310058, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 4  ページ： 1065  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Aromaと味覚はアルコール飲料の最も重要な属性である。本研究では,自己開発した電子舌(e-tongue)と電子鼻(e-nose)を用いて,米ワインの著明な年齢を評価した。6種類の特徴データセット(e-tongueデータセット,e-noseデータセット,直接融合データセット,加重-融合データセット,最適化直接融合データセット,および最適化加重-融合データセット)を用いて,異なるワイン年齢の米ワインを同定した。ピアソン係数解析と分散インフレーション因子(VIF)解析を用いて,多重共線情報を除去することによって融合マトリックスを最適化した。2種類の識別法(主成分分析(PCA)と局所保存予測(LPP))を米ワインの分類に用い,LPPは識別作業においてPCAより良好に機能した。最良の結果は,加重融合データセットに基づくLPPによって得られて,すべてのサンプルをLPPプロットにおいて明確に分類することができた。したがって,重みづけ融合データを,ワイン年齢を評価するための部分最小二乗回帰,極端学習機械,およびサポートベクトルマシン(LIBSVM)の独立変数として使用した。すべての方法は良い予測結果によってよく実行して,LIBSVMは最も良い相関係数(R20.9998)を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  インフレーション ,  味覚 ,  相関係数 ,  *ぶどう酒 ,  多重化 ,  重みづけ ,  主成分分析 ,  化学修飾電極 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 独立変数 ,  電子舌 ,  電子鼻 ,  部分最小二乗回帰 ,  極度学習機械 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： e-tongue ,  e-nose ,  米ワイン ,  修飾電極 ,  スマートフォン

分類 (2件)： 分析機器  (CC02020S) ,  食品の分析  (FJ01030U)

引用文献 (50件)：

• Chen, S.; Wang, C.C.; Qian, M.; Li, Z.; Xu, Y. Characterization of the key aroma compounds in aged Chinese rice wine by comparative aroma extract dilution analysis, quantitative measurements, aroma recombination, and omission studies. J. Agr. Food Chem. 2019, 17, 4876-4884.
• Yang, Y.J.; Xia, Y.J.; Wang, G.Q.; Tao, L.R.; Yu, J.S.; Ai, L.Z. Effects of boiling, ultra-high temperature and high hydrostatic pressure on free amino acids, flavor characteristics and sensory profiles in Chinese rice wine. Food Chem. 2019, 275, 407-416.
• Ouyang, Q.; Zhao, J.; Chen, Q. Classification of rice wine according to different marked ages using a portable multi-electrode electronic tongue coupled with multivariate analysis. Food Res. Int. 2013, 51, 633-640.
• Gutierrez-Capitan, M.; Brull-Fontsere, M.; Jimenez-Jorquera, C. Organoleptic analysis of drinking water using an electronic tongue based on electrochemical microsensors. Sensors 2019, 19, 1435.
• Tempere, S.; Peres, S.; Espinoza, A.F.; Darriet, P.; Giraud-Heraud, E.A. Consumer preferences for different red wine styles and repeated exposure effects. Food Qual. Prefer. 2019, 73, 110-116.

タイトルに関連する用語 (8件)： 特徴データ ,  電子舌 ,  鼻 ,  米 ,  ワイン ,  年齢 ,  共同 ,  分析