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J-GLOBAL ID：202202284671320811   整理番号：22A1113077

近赤外分光技術とREELM分類に基づくイガイ中の重金属鉛(Pb)の検出に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Study on the detection of heavy metal lead (Pb) in mussels based on near-infrared spectroscopy technology and a REELM classifier

著者 (6件)： Liu Yao (School of Electronic and Electrical Engineering, Lingnan Normal University, Zhanjiang 524048, China) ,  Xu Lele (School of Life Science and Technology, Lingnan Normal University, Zhanjiang 524048, China) ,  Wang Runtao (School of Electronic and Electrical Engineering, Lingnan Normal University, Zhanjiang 524048, China) ,  Qiao Fu (School of Computer Science and Intelligence Education, Lingnan Normal University, Zhanjiang 524048, China) ,  Xiong Jianfang (School of Computer Science and Intelligence Education, Lingnan Normal University, Zhanjiang 524048, China) ,  Xu Zhen (Heilongjiang Academy of Agricultural Sciences, Harbin 150086, China)
資料名： Microchemical Journal  (Microchemical Journal)
巻： 178  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： ヒトの重金属Pbによって汚染されたイガイを消費することは毒性である。近赤外反射分光法(NIRS)に基づく迅速,正確,非破壊的方法を,Pb汚染イガイの検出のために研究した。950-1700nmの範囲の非汚染およびPb汚染イガイのスペクトルデータを得た。近傍ラフ集合の情報測度に基づく波長選択アルゴリズムを適用して,最適波長を選択した。残留誤差(REELM)に基づくスパース極端学習機械(ELM)を,Pb汚染イガイを検出する分類器として確立した。50のランダムに割り当てられた試験データセットの平均精度は,Pb汚染イガイを検出するために99.27%に達した。実用的応用の存在におけるクラス不均衡問題と誤ラベル化サンプルのために,提案モデルの検出性能を分析した。実験結果は,従来のELMとランダム剪定ELMと比較して,REELMモデルが優れていることを証明した。結果は,パターン認識法と組み合わせたNIRSがイガイのPb汚染を検出する大きな可能性を持つことを示した。本研究は,イガイの食用品質と安全性の評価に関して非常に重要である。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： アルゴリズム ,  測度 ,  パターン認識 ,  *鉛 ,  波長 ,  *重金属 ,  ヒト ,  重金属汚染 ,  ラフ集合 ,  *近赤外分光分析
準シソーラス用語： *イガイ ,  スペクトルデータ ,  波長選択 ,  鉛汚染 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 近赤外分光 ,  イガイ ,  重金属汚染 ,  波長選択 ,  残留誤差

分類 (2件)： 重金属とその化合物一般  (SB05021R) ,  土壌汚染  (FB04100T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 近赤外分光 ,  分類 ,  イガイ ,  重金属 ,  鉛 ,  Pb ,  研究