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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 蕭介宗 | |
dc.contributor.author | Jhao-Jhang Chen | en |
dc.contributor.author | 陳昭璋 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-15T03:00:26Z | - |
dc.date.available | 2009-08-06 | |
dc.date.copyright | 2009-08-06 | |
dc.date.issued | 2009 | |
dc.date.submitted | 2009-07-31 | |
dc.identifier.citation | 1. 林汶鑫。2003。遺傳演算法應用在雙線性模式之研究。碩士論文。台中:國立中興大學農藝學系。
2. 周震煌、周瑞仁、蕭介宗。2007。以可見光/近紅外線光譜值鑑別國產冷藏與進口冷凍再解凍雞腿。農業機械學刊 16(2): 1-12。 3. 翁瑞裕 譯。2001。紅外線光譜分析法(Bill George and Peter Mclntyre 著)。1st ed.。182。台北:高立圖書有限公司。 4. 陳晃彰。2006。可見光/近紅外線光譜於鮮乳中攙入還原乳檢測之研究。碩士論文。屏東科技大學機械工程系。 5. 梁 逸、陳幸浩。1995。鮮乳中合成乳檢驗方法之檢討。出自” 中國畜牧雜誌第五十三冊合訂本”,26-28。 6. 區少梅,陳陽壽,陳玉舜,謝能。1993。以近紅外線光譜儀定量生乳之一般組成分及在生乳計價上之評估。中國農業化學會誌 32(4):384-394。 7. Birth, G.S and H.G. Hecht. 1990, Chapter 1 the physics of near-infrared reflectance. In 'Near-Infrared Technology in the Agricultural and Food Industries', ed. P. Williams and K. Norris, 8-10. St. Paul: American Association of Cereal Chemists, Inc. 8. Hruschka, W. 2001. Chapter 3 data analysis: wavelength selection method. In 'Near-Infrared Technology in the Agricultural and Food Industries', ed. by P. Williams and K. Norris,39-58. St. Paul: American Association of Cereal Chemists, Inc. 9. Irudayaraj J. and S. Sivakesava. 2001. Detection of adulteration in honey by discriminant analysis using FTIR spectroscopy. Transactions of the ASAE 44(3): 643-650. 10. Jensen, R. G. 1995. Handbook of Milk Composition. 3. San Diego: Academic Press. 11. Murray, I. and P. C. Williams 1990.Chapter 2 chemical principle of near-infrared technology. In 'Near-Infrared Technology in the Agricultural and Food Industries', ed. by P. Williams and K. Norris, 19-24. St. Paul: American Association of Cereal Chemists, Inc. 12. Martens, H. and M. Martens, 2001, Multivariate analysis of quality : an introduction. 145. Chichester; New YorK: Wiley. 13. Martens, H. and T. Naes. 2001. Chapter 4 multivariate calibration by data compression. In 'Near-Infrared Technology in the Agricultural and Food Industries', ed. by P. Williams and K. Norris, 67-69. St. Paul: American Association of Cereal Chemists, Inc. 14. Osborne, B. G., T. Fearn and P. H. Hindle. 1993. Practical NIR spectroscopy with applications in food and beverage analysis, 2nd ed., 204. England: Pearson Education Limited. 15. Savitzky, A. and Golay, M. J. E. 1964. Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedure. Anal. Chem. 36:1627-1638. 16. Stuart, B. 1997. Biological applications of infrared spectroscopy. 1st ed., 95-98. England: John Wiley & Sons, Ltd. | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/44484 | - |
dc.description.abstract | 由於鮮奶與還原奶之價格差異大,故有廠商以奶粉調製成還原奶,當鮮奶銷售謀利。為顧及消費者的權益,有必要發展快速鑑別還原奶及鮮奶之方法。本文利用可見光/近紅外光分光光度計掃瞄噴霧乾燥台大牧場鮮奶產生之奶粉(88%)及水(12%)所調配之還原奶與鮮奶樣本,在40℃下之光譜吸收值,利用5種不同的回歸與分類方法MLR(Multiple Linear Regression;)、PLSR(Partial Least Squares Regression)、KNN(K Nearest Neighbors )、SVM( Support Vector Machine )、及Classify( Matlab所內建的程式)、分辨還原奶、台大鮮奶、及不同廠牌(I牌與U牌)之鮮奶。5種不同的回歸與分類方法對台大還原奶與鮮奶之原始光譜值、減去水之光譜值、一階差分光譜值、平滑化處理光譜值、蛋白質光譜值、及油之光譜值之平均鑑別率依序為92%、94.5%、83.5、98.5%、94.5%、及94.5%。6種光譜值對5種不同的回歸與分類方法之平均鑑別率依序為92.5%、96.25%、84.2%、98.3%、及93.3%。U牌與I牌鮮奶用Stepwisefit挑選特徵波長之光譜值,最高平均鑑別率96%,選用馬氏距離,Stepwisefit,蛋白質,及油的特徵波長,Classify分析方法最高平均鑑別率97.5%。 | zh_TW |
dc.description.abstract | Due to the price difference between reconstituted milk and fresh milk, some companies mixed powder milk with water to sell as fresh milk for making profit. To maintain consumer rights, it is necessary to develop a rapid method for classifying reconstituted milk and fresh milk. Using visible/ near infrared spectroscopy,88% spray-dry ing powder milk from the experimental farm of National Taiwan University (NTU)mixed with 12% water to make reconstituted milk and fresh milk at 40℃ were scanned , and analyzed by MLR(Multiple Linear Regression;)、PLSR(Partial Least Squares Regression)、KNN(K Nearest Neighbors )、SVM( Support Vector Machine )、及Classify( Matlab) for classifying reconstituted milk, NTU, U brand, and I brand fresh milk. Using five different regression and classification to original spectra, subtracting water spectra first difference spectra, smooth spectra ,protein spectra and oil spectra, the average classification rates in order were 92%、94.5%、83.5、98.5%、94.5%、and 94.5% respectively .Using five different regression and classification for six different spectra, the average classification rates in order were92.5%、96.25%、84.2%、98.3%、及93.3% respectively。Using the spectra corresponding to selected wavelength by Mahalanobis distance ,Stepwisefit, protein and oil, the highest average classification rate between U brand and I brand fresh milk was 97.5%。 | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-15T03:00:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-98-R94631039-1.pdf: 867344 bytes, checksum: 6f7ab238f93a033f1f3d98ec636ee214 (MD5) Previous issue date: 2009 | en |
dc.description.tableofcontents | 口試委員審定書
誌謝 i 中文摘要……………………………………………………… ii ABSTRACT…………………………………………………… iii 目錄 iv 圖目錄………………………………………………………… vi 表目錄………………………………………………………… vii 第一章 前言………………………………………………… 1 第二章 文獻探討…………………………………………… 2 2.1 文獻回顧與比較…………………………………… 2 2.2 Beer-Lambert Law………………………………… 3 2.3 光譜中易發生之雜訊……………………………… 6 2.3.1 樣本顆粒不均( particle effect )………………… 6 2.3.2 樣本溫度………………………………………… 6 第三章 材料與方法………………………………………… 7 3.1 鮮奶樣本與還原奶樣本之來源……………………… 7 3.1.1 還原奶樣本……………………………………… 7 3.1.2 不同廠牌鮮奶的取樣…………………………… 8 3.2 設備與實驗方法……………………………………… 8 3.3 光譜資料分析………………………………………… 13 3.3.1 近紅外線光譜資料之回歸模式………………… 14 3.3.1.1 MLR 多重線性回歸…………………………… 14 3.3.1.2 PLSR 最小平方差回歸……………………… 17 3.3.2 近紅外線光譜資料之分類模式............................ 18 3.3.2.1 classify…………………………………… 18 3.3.2.2 KNN( K nearest neighbors )…………… 18 3.3.2.3 SVM( Support Vector Machine )………… 19 第四章 結果與討論………………………………………… 21 第五章 結論………………………………………………… 42 第六章 參考文獻…………………………………………… 43 圖目錄 圖3.1將定量的奶粉與水放入試管中………………………………… 9 圖3.2將裝有還原奶之試管放入熱水器中加熱……………………… 10 圖3.3超音波振盪器…………………………………………………… 11 圖3.4將配製好的還原奶放入石英杯中以測量光譜………………… 12 圖3.5用以收集光譜之電腦與可見光/近紅外光分光光度計…………12 圖3.6測量光譜………………………………………………………… 13 圖4.1鮮乳、還原乳與水之光譜值…………………………………… 21 圖4.2圖 4.1之局部放大2倍圖……………………………………… 22 圖4.3馬氏距離………………………………………………………… 23 圖4.4平滑化處理之光譜……………………………………………… 25 圖4.5鮮奶與還原奶之一階差分光譜………………………………… 29 圖4.6鮮奶與還原奶減去水之光譜值………………………………… 32 表目錄 表2.1 牛乳中的營養成份 …………………………………………… 3 表2.2 生物物質對近紅外光之主吸收波長 ………………………… 5 表2.3 蛋白質回歸模式之建立與溫度之關係 ……………………… 6 表4.1原始光譜在不同回歸與分類方法 及不同之特徵波長之鑑別率………………………………………… 24 表4.2經過平滑化之光譜在不同回歸與分類方法 及不同之特徵波長之鑑別率………………………………………… 27 表4.3一階差分之光譜值在不同回歸與分類方法 及不同之特徵波長之鑑別率………………………………………… 30 表4.4減去水之光譜值在不同回歸與分類方法 及不同之特徵波長之鑑別率………………………………………… 33 表4.5 使用蛋白質之特徵波長進行鑑別 ……………………………34 表4.6 使用油之特徵波長進行鑑別 …………………………………35 表4.7對U及I廠牌之鮮奶進行鑑別(利用馬氏距離與Stepwisefit) ………………………………………………… 36 表4.8對U及I廠牌之鮮奶進行鑑別(利用蛋白質與油之特徵波長)……………………………………………………………… 38 表4.9鮮奶與還原奶鑑別率之整理 ………………………………… 39 表4.10 不同廠牌鮮奶鑑別率之整理 ……………………………… 41 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 可見光/近紅外光光譜儀用於還原乳與不同廠牌鮮奶之檢測 | zh_TW |
dc.title | Detecting Reconstituted Milk and Different Brand Fresh Milk by Visible/Near Infrared Spectroscopy | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 97-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 陳世銘,周瑞仁 | |
dc.subject.keyword | 近紅外線,鮮乳,還原乳,回歸,統計, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Near infrared,fresh milk,Reconstituted milk,Regression,statistics, | en |
dc.relation.page | 44 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2009-07-31 | |
dc.contributor.author-college | 生物資源暨農學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 生物產業機電工程學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 生物機電工程學系 |
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