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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김재민 (성균관대학교 생물기전공학과) 민봉기 (한국식품개발연구원 쌀 연구사업) 최창현 (성균관대학교 생물기전공학과)
저널정보
한국농업기계학회 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 바이오시스템공학 제22권 제3호
발행연도
1997.1
수록면
333 - 342 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

1997

가시광선 / 근적외선 분광 분석법을 이용한 쌀의 정백수율 측정
김재민 ,  민봉기 ,  최창현 바이오시스템공학(구 한국농업기계학회지) 1997.01 학술저널
가시광선/근적외선을 이용한 쌀의 정백수율 예측
김재민 ,  민봉기 ,  최창현 한국농업기계학회 학술발표논문집 1997.01 학술대회자료

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The objective of this research was to develop model equations for measuring rice milling ratio by using visible / HIR spectroscopy. Twelve kinds of brown rice(n = 149) were milled to obtain various milling ratio ranged from 86% to 94%. Visible/NIR spectra were collected with a spectrophotometer with sample transport module. The reflectance and transmission spectra were measured in the range of 400~2, 500nm and 600~1, 400nm, respectively, with 2 nm intervals. Multiple linear regression(MLR), Partial least square (PLS), and Artificial neural network(ANN) were used to develop models. Model developed with reflectance spectra showed better prediction results then those with transmission spectra. The MLR model with six-wavelength obtained from first derivative spectra gave to the best results for measuring the rice milling ratio(SEP = 0.535, , $r^2$ = 0.980). The PLS model(SEP = 0.604, $r^2$= 0.976) and ANN model(SEP = 0.566, $r^2$= 0.978) also can be used to determine the rice milling ratio effectively.
#가시광선 #근적외선 #쌀 #정백수율 #다중회귀분석 #부분최소자승법 #신겨회로망 #Visible #Near-Infrared #Rice #Milling ratio #Multiple ear regression #Partial least square #Artificial neural network

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