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J-GLOBAL ID：202202261100172728   整理番号：22A0991269

部分最小二乗判別分析とランダム森林アルゴリズムに基づくウシ肝菌種同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Boletus Species Based on Discriminant Analysis of Partial Least Squares and Random Forest Algorithm

著者 (6件)： Chen Fengxia (云南農業大学資源与環境学院 ,云南 昆明 650201) ,  Yang Tianwei (云南省熱帯作物科学研究所 ,云南 景洪 666100) ,  Li Jieqing (云南農業大学資源与環境学院 ,云南 昆明 650201) ,  Liu Honggao (云南農業大学農学与生物技術学院 ,云南 昆明 650201) ,  Fan Maopan (云南農業大学資源与環境学院 ,云南 昆明 650201) ,  Wang Yuanzhong (云南省農業科学院薬用植物研究所 ,云南 昆明 650200)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 42  号： 2  ページ： 549-554  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  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： 牛肝菌は有名な野生食用菌として、高い食用価値と経済価値を有する。牛肝菌の種類は多く、区別しにくいため、有効、迅速、信頼できる種類の鑑別技術を確立し、牛肝菌の品質向上に一つの方法を提供することができる。本研究では、雲南省の異なる地区の7種類の野生牛肝菌計683株を収集し、サンプル中の赤外スペクトルと紫外スペクトルを取得し、異なる種類の牛肝菌の平均スペクトル特徴を分析した。複数の前処理組合せ(SNV+SG,2D+MSC+SNV,1D+MSC+SNV+SG,MSC+2D)の単一スペクトルデータを2つの固有値抽出法(PCA)と組み合わせた。LVsは、部分最小二乗法判別分析とランダムフォレストアルゴリズムを構築し、データ融合戦略と合わせて、牛肝菌に対して種類同定を行い、ある程度の革新性がある。その結果、(1)中赤外スペクトルと紫外スペクトルの異なる種類の牛肝菌の平均スペクトル吸収ピークの差異が小さく、吸光度は微細な差異があることが分かった。(2)適切な前処理はスペクトルデータ情報を高め、部分最小二乗法判別分析とランダム森林アルゴリズムモデルの中赤外スペクトルデータと紫外スペクトルデータの最適な前処理組合せは2D+MSC+SNV、SNV+SG、2D+MSC+SNVであった。1D+MSC+SNV+SG。(3)単一スペクトルモデルにおいて,中赤外スペクトルモデルは,UVスペクトルモデルより優れ,そして,2D+MSC+SNVを組合わせた部分最小二乗判別分析モデルの精度訓練セットは,99.78%であり,そして,検証セットは,99.12%であった。ランダム森林モデルの正解率は93.20%であり,検証セットは99%であった。(4)データ融合戦略は分類精度を改善し,低級融合の部分最小二乗法判別分析モデル訓練セットと検証セットの正解率は100%,99.12%であった。ランダム森林モデル訓練セットと検証セットの正解率は92.32%,99.14%であった。(5)Latentvariable(LVs)の正解率は,訓練セット92.76%,検証セット96.04%であった。中級データ融合Principalcomponentsanalysis(CPA)の正解率はトレーニングセット97.15%、検証セット100%である。(6)部分最小二乗法判別分析におけるクラスデータ融合(LVs)の正解率は訓練セットが100%、検証セットが99.56%、中級データ融合(CPA)訓練セットと検証セットの正確率は100%に達した。部分最小二乗法判別分析とランダム森林アルゴリズムとデータ融合戦略を組み合わせて、牛肝菌に対して種鑑別を行い、鑑別効果も理想的である。部分最小二乗法判別分析におけるデータ融合(CPA)は、低コストで高効率な牛肝菌種同定技術として用いることができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  固有値 ,  紫外スペクトル ,  赤外スペクトル ,  スペクトル ,  測定データ ,  二次元 ,  一次元 ,  *判別分析 ,  スペクトルモデル ,  データ融合 ,  *部分最小二乗法 ,  吸光度
準シソーラス用語： スペクトルデータ ,  高効率 ,  *ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分光分析  (CC03012W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 部分最小二乗 ,  判別分析 ,  森林 ,  アルゴリズム ,  ウシ ,  菌種同定