概要

フーリエ変換赤外分光法(FTIR)と人工ニューラルネットワーク(ANN)を使用したワインの品質評価

スネザナ・アガトノヴィッチ=クストリン、デイビッド・W・モートン、アフマド・パウジ・メディカル・ユソフ

この研究の目的は、サンプル調製を最小限に、または全く行わずに、フーリエ変換赤外分光法 (FTIR) スペクトルからワインの品質を評価する簡単な方法を開発することです。人工ニューラル ネットワーク (ANN) を使用して、選択されたワイン サンプル、ブドウの品種、ワイン樽の種類、ワインの種類、製造年の FTIR スペクトル データが、総フェノール含有量、総酸度と揮発酸度、アルコール含有量と相関付けられました。この研究で使用された合計 20 種類のワイン (白 2 種類、赤 18 種類) は、オーストラリアの 3 つの異なる州 (ニュー サウス ウェールズ州、ビクトリア州、南オーストラリア州) のものでした。FTIR 分光法は、ワインの品質評価に迅速かつ正確な方法を提供する有望な手法であることが判明しました。検証済みの ANN モデルによって予測された値のプロットは、酢酸濃度、アルコール含有量、総フェノール、総酸度の実験的に測定された値と優れた相関関係を示しました (r=0.898- 0.942)。

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