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J-GLOBAL ID：202202262525883898   整理番号：22A0730432

比色センサアレイ技術に基づく小麦中のアフラトキシンB_1の定量:モデル一般化性能を改善するためのセンサ特性とモデルパラメータの最適化【JST・京大機械翻訳】

Determination of aflatoxin B₁ in wheat based on colourimetric sensor array technology: Optimization of sensor features and model parameters to improve the model generalization performance

著者 (4件)： Jiang Hui (School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, PR China) ,  Wang Jianan (School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, PR China) ,  Mao Wencheng (School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, PR China) ,  Chen Quansheng (School of Food and Biological Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, PR China)
資料名： Microchemical Journal  (Microchemical Journal)
巻： 175  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0072A  ISSN： 0026-265X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コムギは貯蔵と輸送中の真菌毒素による汚染に非常に感受性が高い。それらの中で,アフラトキシンB_1(AFB_1)は最も一般的であり,最も高い汚染度を持ち,最も毒性で発癌性である。したがって,本研究は,比色センサアレイ技術に従って,コムギ中のAFB_1含有量を検出する新規な手段を提案した。コムギ試料の揮発性ガス情報を収集するために,高度に特異的な比色センサアレイを調製した。ホタルアルゴリズムおよびsparrow探索アルゴリズム(SSA)を適用して,それぞれ,センサ特性と逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNN)のパラメータを最適化した。得られた結果は,最適化BPNNモデルの予測の平均相関係数(R_P)が0.94から0.97に改善され,予測の平均平方根平均二乗誤差(RMSEP)は3.6から2.5に減少し,平均相対パーセント偏差(RPD)は4.3から6.2に増加した。研究の結果は,特定の比色センサアレイを用いて,コムギのAFB_1検出を達成できることを示した。さらに,モデルの複雑さをある程度減少させる一方で,モデルの予測性能と安定性を高めるために,モデル較正プロセスにおいて,モデルの入力特性とパラメータの最適化が必要である。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： 誤差 ,  *最適化 ,  相関係数 ,  *比色分析 ,  *アフラトキシン ,  感受性 ,  *コムギ ,  発癌性 ,  センサ ,  マイコトキシン ,  センサアレイ
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  *モデルパラメータ ,  探索アルゴリズム ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  予測性能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コムギ ,  比色センサアレイ技術 ,  アフラトキシンB_1 ,  センサ特性の最適化 ,  定量的検出

分類 (1件)： 分析機器  (CC02020S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 比色センサ ,  アレイ ,  小麦 ,  定量 ,  モデル ,  一般化 ,  モデルパラメータ ,  最適化