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J-GLOBAL ID：201702270694148070   整理番号：17A0293008

玉露 ナシの可溶性固形物の赤外透過スペクトルをオンラインで測定した。【JST・京大機械翻訳】

Online detection of soluble solids contents for ”Yuluxiang” pear by visible-near infrared diffuse transmission spectroscopy

著者 (5件)： Liu Yande (East China Jiaotong University) ,  Zhu Danning (East China Jiaotong University) ,  Wu Mingming (East China Jiaotong University) ,  Sun Xudong (East China Jiaotong University) ,  Zhang Zhicheng (East China Jiaotong University)
資料名： Shipin yu Jixie  (Shipin yu Jixie)
巻： 32  号： 10  ページ： 115-119,163  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2726A  ISSN： 1003-5788  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： 近赤外透過分光法(NIRS)を用いて,玉露の可溶性固形物のオンライン非破壊検出の実現可能性を研究した。358個の試験サンプルを予測セットと予測セット(269:89)に分け、それぞれモデルと検証モデルの予測能力を構築するために使用した。玉露の近赤外スペクトル透過スペクトル分析により,試料のスペクトルは625,725,800NMに3つのピークがあり,673,765,および825NMに3つの谷が存在することがわかった。異なる前処理法を比較することによって,漫透射近の赤外スペクトルは,一次導関数,移動窓の平滑化,および多変量散乱補正の組合せによって確立されたモデルの効果が最も良いことがわかった。部分最小二乗法と部分最小二乗サポートベクトルマシン(LS-SVM)の予測モデルを,組合せ前処理法によって確立し,そして,予測誤差は,最小二乗サポートベクトルマシン(LS-SVM)によって,それぞれ,0.316%および0.949であった。主成分分析と動径基底関数は,最小二乗法サポートベクトルマシン(LS-SVM)モデルの予測能力を向上させることができた。実験結果は,近赤外透過スペクトル技術と最小二乗サポートベクトルマシン(LS-SVM)の組合せによって,可溶性固形物のオンライン非破壊検出を実現することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 前処理 ,  近赤外線 ,  予測モデル ,  赤外スペクトル ,  最小二乗法 ,  近赤外スペクトル ,  予測誤差 ,  *サポートベクトルマシン ,  部分最小二乗法 ,  主成分分析 ,  近赤外分光分析
準シソーラス用語： 最小二乗-サポートベクトルマシン ,  *オンライン ,  *透過スペクトル ,  *溶解性固形物 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： near infrared spectroscopy ,  diffuse transmittance ,  ”Yuluxiang” pear ,  soluble solids content ,  least squares support vector machine

分類 (4件)： 食品の分析  (FJ01030U) ,  分光分析  (CC03012W) ,  無機化合物の赤外スペクトル及びRaman散乱,Ramanスペクトル  (BM08063C) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 玉露 ,  ナシ ,  可溶性固形物 ,  赤外 ,  透過スペクトル ,  オンライン