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J-GLOBAL ID：201702268237841929   整理番号：17A0343896

クワの可溶性固形物含有量の部分最小二乗回帰モデルを,ハンディ赤外分光光度計によって確立した。【JST・京大機械翻訳】

Establishment of Partial Least Square Regression Model for Determination of Soluble Solid Content in Mulberry Fruit by Handheld Near Infrared Spectrometer

著者 (7件)： Yan Hui (School of Biotechnology, Jiangsu University of Science and Technology) ,  Guo Cheng (School of Biotechnology, Jiangsu University of Science and Technology) ,  Di Dandan (School of Biotechnology, Jiangsu University of Science and Technology) ,  Li Xia (School of Biotechnology, Jiangsu University of Science and Technology) ,  Liu Li (School of Biotechnology, Jiangsu University of Science and Technology) ,  Liang Mengxing (School of Biotechnology, Jiangsu University of Science and Technology) ,  Xiong Meng (School of Biotechnology, Jiangsu University of Science and Technology)
資料名： Canye Kexue  (Canye Kexue)
巻： 42  号： 6  ページ： 1077-1084  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2131A  ISSN： 0257-4799  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： 可溶性固形物含有量(SSC)はクワ果実の品質を評価するための重要な指標であり,近赤外分光分析(NIRS)技術を用いて,クワ果実中の可溶性固形物を迅速かつリアルタイムに検出する方法を確立した。まず第一に,手の近赤外分光光度計を用いて,近赤外分光分析を行い,スペクトルを前処理した後に,部分最小二乗回帰(PLS)法を用いて,クワのSSC予測モデルを確立した。最適化された波長変数を,ランダムカエル(RANDOM-FROG)と適応重み付きサンプリング(CARS)の2つの方法によって選択し,PLSモデルの予測精度を改善した。1次導関数(1(ST)DER),標準正規変数変換(SNV),および平均中央値(中心)の組合せによって,前処理した全波長スペクトルPLSモデルの予測効果が最も良かった。キャリブレーションセットと検証セットの間の相関係数(R2)は,それぞれ0.916と0.925であり,二乗平均平方根誤差は,それぞれ,0.985°とBRIX°であった。RANDOM-FROG法と比較して,19の波長変数をCARS法で最適化し,PLSモデルの予測効果はより良く,キャリブレーションセットと検証セットのR2はそれぞれ0.933と0.943であった。二乗平均平方根誤差はそれぞれ0.782°とBRIX°であった。研究結果により、手 1700型近赤外分光光度計とケモメトリックス法を併用し、現場でクワ果実のSCCの迅速非破壊検査に用いることができることが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ケモメトリックス ,  波長 ,  中央値 ,  前処理 ,  コヒーレント反Stokes Raman散乱 ,  *近赤外分光分析 ,  相関係数 ,  予測モデル ,  コヒーレント反Stokes分光法 ,  最適化 ,  導関数
準シソーラス用語： 予測精度 ,  実時間 ,  *部分最小二乗回帰 ,  *溶解性固形物 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： Mulberry fruit ,  Soluble solid content ,  Handheld near infrared spectrometer ,  Partial least square regression ,  Wavelength selection ,  Random-frog ,  Competitive adaptive reweighted sampling

分類 (3件)： 果実とその加工品  (FJ11030Z) ,  有機物質の物理分析一般  (CC03031B) ,  野菜  (FC03043X)

タイトルに関連する用語 (6件)： クワ ,  可溶性固形物 ,  含有量 ,  部分最小二乗回帰 ,  モデル ,  赤外分光光度計