Accurate prediction of nutritional value of sorghum grain using image analysis
Notice bibliographique
Résumé
1. This study evaluated the application of L (lightness)*a (redness) and *b (blueness) colour analysis and chemical compositions to predict the nutritional value of sorghum grain.2. A total of 12 varieties of sorghum grain were analysed for L*a*b colours, chemical composition, energy and total and digestible amino acid content. Regression models based on the linear, non-linear and the interaction effects of inputs were applied to predict the nutritional value of sorghum grains either using L*a*b colour or chemical composition, as the model inputs.3. The results illustrated a significant relationship between a*b and/or chemical compositions with energy content in the samples of sorghum grain. The provided estimation equations presented high goodness of fit in terms of R2adj ranging from 0.744 to 0.999.4. Total and digestible amino acids of sorghum grain were estimated based on a*b and chemical compositions data with the goodness of fit ranging from 0.641 to 0.999 (R2adj).5. In conclusion, the L*a*b colour analysis may be used for developing equations to predict nutritional value of sorghum grain as an alternative approach to the conventional time-consuming and costly chemical and bioassay methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».