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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이강진 (농총진흥청 농업기계화연구소) 노상하 (서울대학교 생물자원공학부 농업기계전공)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제23권 제6호
발행연도
1998.1
수록면
571 - 582 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2006

가시광선 및 근적외선 투과스펙트럼을 이용한 내부 갈변 사과의 신속 검출
이강진 ,  이호영 ,  권헌중 외 3명 한국농업기계학회 학술발표논문집 2006.01 학술대회자료

1998

근적외선을 이용한 사과의 당도예측 (II) - 부분최소제곱 및 인공신경회로망 모델 -
이강진 ,  노상하 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 1998.01 학술저널
근적외선을 이용한 사과의 당도예측 (I) - 다중회귀모델 -
이강진 ,  노상하 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 1998.01 학술저널
근적외선을 이용한 사과의 경도측정
이강진 ,  최규홍 ,  박보순 외 1명 한국농업기계학회 학술발표논문집 1998.01 학술대회자료

1997

근적외선을 이용한 사과의 당도예측모델 개발과 비교
이강진 ,  노상하 한국농업기계학회 학술발표논문집 1997.01 학술대회자료

초록· 키워드

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The PLS(Partial Least Square) and ANN(Artificial Neural Network) were introduced to develop the soluble solids content prediction model of apples which is followed by making a subsequent selection of photosensor. For the optimal PLS model, number of factors needed for spectrum analysis were increased until the convergence of prediction residual error sum of squares. Analysis has shown that even part of the overall wavelength with no pretreatment may turn out better performing. The best PLS model was found in the 800 to 1,100nm wavelength region without pretreatment of second derivation, having $R^2$=0.9236, bias= -0.0198bx, SEP=0.2527bx for unknown samples. On the other hand, for the ANN model the second derivation led to higher performance. On partial range of 800 to 1,100nm wavelengh region, prediction model with second derivation for unknown samples reached $R^2$=0.9177, SEP=0.2903bx in contrast to $R^2$=0.7507, SEP =0.4622bx without pretreatment.
#가용성고형물 #부분최소제곱 #인공신경회로망 #포토센서 #soluble solids content #partial least square #artificial neural network #photosensor

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