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J-GLOBAL ID：202202271708124128   整理番号：22A0181318

食用油タイプと偽和の迅速検出のための機械学習とRaman分光法の応用【JST・京大機械翻訳】

The application of machine-learning and Raman spectroscopy for the rapid detection of edible oils type and adulteration

著者 (8件)： Zhao Hefei (Food Processing Center, Department of Food Science and Technology, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln NE 68588, USA) ,  Zhan Yinglun (Department of Statistics, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68583, USA) ,  Xu Zheng (Department of Mathematics and Statistics, Wright State University, Dayton, OH 45435, USA) ,  John Nduwamungu Joshua (Food Processing Center, Department of Food Science and Technology, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln NE 68588, USA) ,  Zhou Yuzhen (Department of Statistics, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68583, USA) ,  Powers Robert (Department of Chemistry, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68588, USA) ,  Powers Robert (Nebraska Center for Integrated Biomolecular Communication, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68588, USA) ,  Xu Changmou (Food Processing Center, Department of Food Science and Technology, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln NE 68588, USA)
資料名： Food Chemistry  (Food Chemistry)
巻： 373  号： PB  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： Raman分光法は,油品質の迅速検出のための新たな技術である。しかし,スペクトル解析は時間がかかり,低スループットであり,広い採用を制限した。この問題に取り組むために,9つの教師つき機械学習(ML)アルゴリズムを,迅速分析を達成するために,Raman分光法プロトコルに統合した。種々のブランドから10の市販食用油についてRamanスペクトルを得て,得られたスペクトルデータセットを教師つきMLアルゴリズムで分析し,主成分分析(PCA)モデルと比較した。ML由来モデルは油型の検出において96.7%の精度と0.984(R2)の偽和予測を得た。また,いくつかのMLアルゴリズムは,ガスクロマトグラフィーによる脂肪酸組成に基づく食用油の分類におけるPCAよりも優れており,より迅速な読み出しと100%の精度を有した。本研究は,迅速食品分析のための従来のRaman分光法またはガスクロマトグラフィーとMLとの組み合わせの例を提供した。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： Ramanスペクトル ,  アルゴリズム ,  食品 ,  ブランド ,  ガスクロマトグラフィー ,  *偽和 ,  食品分析 ,  スペクトル解析 ,  脂肪酸組成 ,  スループット ,  迅速分析 ,  主成分分析 ,  *Raman分光法 ,  *機械学習
準シソーラス用語： スペクトルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Raman分光法 ,  機械学習 ,  食用油の品質 ,  食品の偽和

分類 (1件)： 食品の分析  (FJ01030U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 食用油 ,  タイプ ,  偽和 ,  機械学習 ,  Raman分光法 ,  応用