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J-GLOBAL ID：201702282083239295   整理番号：17A0448486

投票理論に基づく解析MOS E鼻データのための新しいフレームワーク:中国のペカンの内部品質評価への応用【Powered by NICT】

A novel framework for analyzing MOS E-nose data based on voting theory: Application to evaluate the internal quality of Chinese pecans

著者 (4件)： Jiang Shui (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou 310058, PR China) ,  Wang Jun (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou 310058, PR China) ,  Wang Yongwei (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou 310058, PR China) ,  Cheng Shaoming (Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University, 866 Yuhangtang Road, Hangzhou 310058, PR China)
資料名： Sensors and Actuators. B. Chemical  (Sensors and Actuators. B. Chemical)
巻： 242  ページ： 511-521  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0967A  ISSN： 0925-4005  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： 金属酸化物半導体(MOS)ガスセンサは単純または複雑な揮発性化合物を検出するための電子鼻(E-鼻)の分野で広く使用されている。MOSセンサアレイの電気信号は,試料の豊富な「指紋」情報を含んでいる。本論文では,MOSセンサのアレイを装備した電子鼻を適用定性的識別と定量的予測のための非破壊中国ペカンを検出した。伝統的に,最もパターン認識法を単一特徴,多くの有用な情報を失うに基づいている。より多くの情報を抽出するために,五つの特徴(すなわち,第十第二値,第七十五二値,面積値,最大値と電子鼻応答曲線の最小値)に基づく主成分分析(PCA)の結果から構成される,投票法は様々な貯蔵期間を持つペカン試料を分類するために提案した。定量的予測のために,六回帰モデルはペカンにおける脂肪酸の含有量を予測するためのランダムフォレスト(RF)アルゴリズムを基にした。解析結果は,投票手法は96%の正解率で異なるペカン試料を分類し,回帰モデルは満足すべき予測性能(キャリブレーションセットにおけるR~2>0.97及び検証セットにおけるR~2>0.95)を有することを示した。これらの結果は,投票手法とRFアルゴリズムはEノーズデータのための有望な分析法であることを示唆する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 回帰モデル ,  電気信号 ,  揮発分 ,  *投票 ,  指紋 ,  主成分分析 ,  センサ ,  シェルフライフ ,  センサアレイ ,  *ペカン ,  ガスセンサ
準シソーラス用語： 予測性能 ,  ランダムフォレスト ,  電子鼻 ,  *品質評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 中国ペカン ,  電子鼻 ,  脂肪酸 ,  非破壊検出 ,  投票法

分類 (1件)： 分析機器  (CC02020S)

タイトルに関連する用語 (10件)： 投票 ,  理論 ,  解析 ,  MOS ,  鼻 ,  フレームワーク ,  中国 ,  ペカン ,  品質評価 ,  応用