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J-GLOBAL ID：202202295655843570   整理番号：22A1200781

低磁場NMR(NMR)技術に基づく強靱性ビスケット中の水分含有量の非破壊定量的予測モデルを構築した。【JST・京大機械翻訳】

Construction of non-destructive quantitative prediction model of the moisture content of tough biscuits based on low-field nuclear magnetic resonance

著者 (4件)： Zhu Yingying (蘇州市職業大学食品営養与検測系, 蘇州 215104) ,  Lu Bing (蘇州紐邁分析儀器股fen有限公司, 蘇州 215151) ,  Yang Peiqiang (蘇州紐邁分析儀器股fen有限公司, 蘇州 215151) ,  Geng Jingqiu (蘇州市職業大学食品営養与検測系, 蘇州 215104)
資料名： Shipin Anquan Zhiliang Jiance Xuebao  (Shipin Anquan Zhiliang Jiance Xuebao)
巻： 13  号： 2  ページ： 463-468  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3357A  ISSN： 2095-0381  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： 目的:低磁場NMR技術(low-fieldnuclearmagneticresonance、LF-NMR)の緩和特性に基づいて、靱性ビスケットの水分含有量の予測モデルを構築した。LF-NMRによる靭性ケーキの含水量予測の非破壊迅速予測の実現可能性を検討した。方法:LF-NMRを用いて、靱性ビスケットのCMPG(Carr-Purcell-Meiboom-Gill)配列信号を収集し、直接乾燥法を用いて、靱性ビスケット中の水分の実際の含有量を測定し、重回帰分析と分析を行った。K最隣接値回帰分析(K-nearestneighbor,KNN)とガウス過程回帰(Gaussianprocessregression,GPR)モデル。【結果】KNN回帰モデルの予測セット決定係数は最大0.9932であり,平均二乗誤差(RMSE)は0.2542であり,従って,KNN回帰分析のモデルは最適であった。結論:LF-NMR分析装置を用いて、靱性ビスケット中の水分含有量を予測することは、非破壊で、快速な方法であり、靱性ビスケットサンプル中の水分の快速予測のモデリング結果は良好であるため、低磁場NMR技術を利用して、靱性ビスケットサンプル中の水分含有量を迅速に予測することは可能である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *NMR【磁気共鳴】 ,  誤差 ,  回帰分析 ,  信号 ,  *靱性 ,  含水量 ,  *ビスケット ,  *水分 ,  多重回帰分析 ,  分析機器 ,  緩和現象 ,  回帰モデル ,  *弱磁場 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  決定係数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分光分析  (CC03012W) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (8件)： 低磁場 ,  NMR ,  強靱性 ,  ビスケット ,  水分含有量 ,  定量 ,  予測モデル ,  構築