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J-GLOBAL ID：201702266713207867   整理番号：17A0066907

タバコ葉の色特性に基づくタバコ品質の予測モデルを構築した。【JST・京大機械翻訳】

Establishment of model of predicting sensory quality of flue-cured tobacco based on color characteristics

著者 (9件)： Lu Xiaochong (College of Tobacco Science, Henan Agricultural University) ,  Li Hao (Xiangcheng Municipal Tobacco Company) ,  Su Jiaen (Dali Municipal Tobacco Company) ,  Pei Xiaodong (Liuyang Municipal Tobacco Company) ,  Meng Xiangyu (College of Tobacco Science, Henan Agricultural University) ,  Yang Xiaoliang (College of Tobacco Science, Henan Agricultural University) ,  Wang Jianan (College of Tobacco Science, Henan Agricultural University) ,  He Fan (College of Tobacco Science, Henan Agricultural University) ,  Song Zhaopeng (College of Tobacco Science, Henan Agricultural University)
資料名： Henan Nongye Daxue Xuebao  (Henan Nongye Daxue Xuebao)
巻： 50  号： 4  ページ： 500-505  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2019A  ISSN： 1000-2340  CODEN： HNDAEJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 官能品質に及ぼすタバコ葉の色特性の影響を理解するために,10-12-1のBPニューラルネットワークモデルを,タバコ葉の色特性値を入力変数として用い,そして,タバコ葉の官能品質を予測するために,10-12-1のBPニューラルネットワークモデルを構築した。結果は,サンプルの色特性値と官能品質指数の統計的特性が良く,正規分布に従うことを示した。構築したBPニューラルネットワークモデルのシミュレーション値と目標値の差異は比較的小さく、その中で雑气と刺激性の決定係数は著しいレベルに達し、香気質、,などその他の7項目の指標の決定係数はいずれも極めて著しいレベルに達した。構築したBPニューラルネットワーク予測モデルのフィッティング効果は比較的良く、タバコ葉の品質評価において、タバコ葉の色特徴値を利用してタバコ葉の官能品質に対して予測評価を行うことができる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *品質 ,  固有値 ,  *予測モデル ,  刺激性 ,  正規分布 ,  *たばこ ,  品質評価 ,  目標値 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  官能特性 ,  *モデル
準シソーラス用語： 決定係数 ,  統計的特性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： flue-cured tobacco ,  color characteristics ,  sensory quality ,  BP neural network model

分類 (1件)： 食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (5件)： タバコ葉 ,  色 ,  タバコ ,  予測モデル ,  構築