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Hanjong You (Kookmin University) Youngsik Kim (Stratio) Jae-Hyung Lee (Stratio) Byung-Jun Jang (Kookmin University) Sunwoong Choi (Kookmin University)
저널정보
한국전자파학회JEES Journal of Electromagnetic Engineering And Science Journal of Electromagnetic Engineering And Science Vol.17 No.4
발행연도
2017.10
수록면
186 - 190 (5page)

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Visible-near-infrared (VIS-NIR) spectroscopy is a fast and non-destructive method for analyzing materials. However, most commercial VIS-NIR spectrometers are inappropriate for use in various locations such as in homes or offices because of their size and cost. In this paper, we classified eight food powders using a portable VIS-NIR spectrometer with a wavelength range of 450–1,000 nm. We developed three machine learning models using the spectral data for the eight food powders. The proposed three machine learning models (random forest, k-nearest neighbors, and support vector machine) achieved an accuracy of 87%, 98%, and 100%, respectively. Our experimental results showed that the support vector machine model is the most suitable for classifying non-linear spectral data. We demonstrated the potential of material analysis using a portable VIS-NIR spectrometer.
#Classification #Food Powder #Machine Learning #Near Infrared Spectroscopy #Portable VIS-NIR Spectrometer

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. MATERIALS AND METHODS
III. CLASSIFICATION OF FOOD POWDERS
IV. CLASSIFICATION RESULTS
V. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
K. H. Norris, Design and development of a new moisture meter, Agricultural Engineering, vol. 45, no. 7, pp. 370?372, 1964. B. G. Osborne and T. Fearn, Near-infrared spectroscopy in food analysis, BRI Australia Ltd, North Ryde, Australia, 2004. D. J. Kang, J. Y. Moon, D. G. Lee, and S. H. Lee., Identification of the geographical origin of cheonggukjang by using fourier transform near-infrared spectroscopy and energy dispersive X-ray fluorescence spectrometry, Korean Journal of Food Science and Technology, vol. 48, no. 5, pp. 418?423, 2016. T. D. Kim, S. H. Lee, K. J. Baik, B. J. Jang, and K. H. Jung, Classification of tablets using a handheld NIR/ visible-light spectrometer, The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, vol. 28, no. 8, pp. 628?635, 2017. L. Xie, Y. Ying, and T. Ying, Combination and comparison of chemometrics methods for identification of transgenic tomatoes using visible and near-infrared diffuse transmittance technique, Journal of Food Engineering, vol. 82, no. 3, pp. 395?401, 2007.

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