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J-GLOBAL ID：202202254223717559   整理番号：22A0944075

魚眼液に基づく励起-放出マトリックス(EEM)分析によるコイ(Hypophthalmichthys nobilis)頭部の鮮度の非破壊予測:BPNNとRBFNNの比較【JST・京大機械翻訳】

Nondestructive prediction of freshness for bighead carp (Hypophthalmichthys nobilis) head by Excitation-Emission Matrix (EEM) analysis based on fish eye fluid: Comparison of BPNNs and RBFNNs

著者 (13件)： Shi Xin (Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing 100097, China) ,  Shi Xin (College of Food Science and Nutritional Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Shi Xin (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China) ,  Shi Xin (National Engineering Laboratory for Agri-product Quality Traceability, Beijing 100097, China) ,  Zhang Jiaran (Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing 100097, China) ,  Zhang Jiaran (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China) ,  Zhang Jiaran (National Engineering Laboratory for Agri-product Quality Traceability, Beijing 100097, China) ,  Shi Ce (Information Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing 100097, China) ,  Shi Ce (National Engineering Research Center for Information Technology in Agriculture, Beijing 100097, China) ,  Shi Ce (National Engineering Laboratory for Agri-product Quality Traceability, Beijing 100097, China) ,  Tan Yuqing (College of Food Science and Nutritional Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Hong Hui (College of Food Science and Nutritional Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China) ,  Luo Yongkang (College of Food Science and Nutritional Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China)
資料名： Food Chemistry  (Food Chemistry)
巻： 382  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0766A  ISSN： 0308-8146  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,励起-省略マトリックス(EEM)の特性成分によって,異なる温度でのビッグヘッドコイヘッド貯蔵の鮮度を評価するための逆伝播ニューラルネットワーク(BPNN)と動径基底関数ニューラルネットワーク(RBFNN)モデルを確立した。魚眼液のEEMデータの2つの特徴的成分を平行因子分析(PARAFAC)により抽出し,可変温度における魚鮮度検出に関与するフルオロフォアを刺激する最も効率的な成分であった。EEM-RBFNNsとEEM-BPNNsモデルは,魚類鮮度を予測するために用いられるEEMの特性成分に基づいた。結果は,チオバルビツル酸反応性物質(TBARS)と総生菌数(TAC)予測に対するEEM-BPNNsモデルの相対誤差が10%以下であり,EEM-RBFNNsモデルのものより良いことを示した。それは,PARAFACによるビッグヘッドコイ眼液のEEM-BPNNsモデルが,可変貯蔵条件下で魚鮮度を予測する高い可能性を有することを示した。Copyright 2022 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： *励起 ,  ニューラルネットワーク ,  可変性 ,  因子分析 ,  モデル ,  *新鮮度 ,  成分
準シソーラス用語： 発蛍光団 ,  PARAFAC ,  相対誤差 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  生菌数 ,  動径基底関数ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ビッグヘッドコイヘッド ,  鮮度予測 ,  励起放出行列 ,  並列因子分析 ,  逆伝搬ニューラルネットワーク ,  動径基底関数ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 動物性水産食品  (FJ13020C)

タイトルに関連する用語 (12件)： 魚 ,  眼 ,  励起 ,  放出 ,  マトリックス ,  EEM ,  分析 ,  コイ ,  Hypophthalmichthys ,  頭部 ,  鮮度 ,  破壊予測