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J-GLOBAL ID:201702224660646761   整理番号:17A0367041

PSO(粒子群最適化)GA(遺伝的アルゴリズム)のANN(人工ニューラルネットワーク)を用いた合成着色剤の分光光度定量【Powered by NICT】

Spectrophotometric determination of synthetic colorants using PSO-GA-ANN
著者 (5件):
資料名:
巻: 220  ページ: 377-384  発行年: 2017年 
JST資料番号: H0766A  ISSN: 0308-8146  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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タルトラジン,サンセットイエロー,ポンソー4Rとメチルオレンジを含む四種の一般的食用着色料を同時に前化学分離なしに定量化した。本研究では,有効な人工神経回路網(ANN)法を分光分析におけるピーク形状のシフトあるいは変化の存在とモデル化多成分吸光度データのために設計した。Levenberg-Marquardt関数のような勾配降下法は,通常,ANNのパラメータを決定した。しかし,これらの方法は不適切なパラメータを提供するかもしれない。本論文では,ANNのパラメータを最適化するために遺伝的アルゴリズム(GA)と粒子群最適化(PSO)の組合せを提案し,アルゴリズムを用いて吸光度データと検体の濃度を処理した。ハイブリッドアルゴリズムが,PSOとGA技術の利点を有している。このアルゴリズムの性能を,PSO-ANN,PC-ANNとANNに基づくLevenberg-Marquardt機能の性能と比較した。得られた結果は,設計したモデルは実試料と合成試料の着色剤濃度を正確に決定できることを明らかにした。観察によると,提案したハイブリッド法は,非線形人工神経回路網を用いた重なり度の高い食用色素の濃度を推定するための強力なツールであることが明らかになった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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食品の分析 
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