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J-GLOBAL ID：202202238120093052   整理番号：22A0862773

中国の北東米の非破壊同定のためのVis-NIRハイパースペクトル次元縮小【JST・京大機械翻訳】

Vis-NIR Hyperspectral Dimensionality Reduction for Nondestructive Identification of China Northeast Rice

著者 (8件)： Wang Jiahao (Key Laboratory of Agricultural Information Standardization, Ministry of Agriculture and RuralAffairs, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Wang Jiahao (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Liao Chun (Key Laboratory of Agricultural Information Standardization, Ministry of Agriculture and RuralAffairs, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Liao Chun (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Zhao Jingyi (Key Laboratory of Agricultural Information Standardization, Ministry of Agriculture and RuralAffairs, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Zhao Jingyi (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Gao Wanlin (Key Laboratory of Agricultural Information Standardization, Ministry of Agriculture and RuralAffairs, China Agricultural University, Beijing, China) ,  Gao Wanlin (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 813  ページ： 913-922  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 中国北東部米の非破壊同定モデルの確立は,Vis-NIRハイパースペクトル画像を用いた中国北東部米の3つのタイプの市場消費の非破壊同定にとって非常に重要である。可視近赤外ハイパースペクトルシステム(382.19Ω≦1026.66nm)を用いて900米データを収集し,関心領域(ROI)をENVIにより決定し,3米のROI領域を1試料として処理し,最終的に300試料データを得た。最初に,標準正規変数変換(SNV)を用いてサンプルデータを前処理した。次に,競合適応再加重サンプリング(CARS),逐次射影アルゴリズム(SPA),主成分分析(PCA),および部分最小二乗法(PLS)を用いて,前処理データの次元を低減した。最後に,低次元特徴を訓練のために線形判別分析(LDA)に供給した。結果は,データが次元縮小の後,モデルの複雑性を減らすことができることを示した。SVN,PLSおよびLDAに基づくモデルは,検証に関して91.67%の最良精度を有して,それは中国北東部米の非破壊的同定のための全波長データを効果的に置換することができた。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  前処理 ,  波長 ,  近赤外線 ,  スペクトル画像 ,  射影 ,  判別分析 ,  主成分分析 ,  コヒーレント反Stokes Raman散乱 ,  *次元縮小 ,  部分最小二乗法
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  ハイパースペクトル画像 ,  複雑性 ,  関心領域 ,  線形判別分析 ,  低次元 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 米 ,  Vis-NIR ,  ハイパースペクトル ,  次元縮小

分類 (2件)： 動物性水産食品  (FJ13020C) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 中国 ,  同定 ,  ハイパースペクトル ,  次元縮小