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J-GLOBAL ID：201602271803311373   整理番号：16A1030519

人工神経回路網に基づくパーティクルスワーム最適化を用いたカンゾウ抽出物微粒子を調製するための最適プロセスパラメータの決定【Powered by NICT】

Determination of optimal process parameters to prepare licorice extract micro-particles using artificial neural network based particle swarm optimization

著者 (4件)： Zhang Honghao (Transportation College, Northeast Forestry University, Harbin 150040, P. R. China) ,  Tian Guangdong (Transportation College, Jilin University, Changchun 130022, P. R. China) ,  Zhou MengChu (Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ 07102 USA) ,  Zhang Chaoyong (State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment & Technology, Huazhong University of Science & Technology (HUST), Wuhan, Hubei, 430074, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： WCICA  ページ： 787-791  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高品質カンゾウ抽出物(LE)微粒子を得る方法は,それらの水溶解度とバイオアベイラビリティに大きな影響を持っている。研究者は,それらの調製と改質問題に取り組んだ。意思決定者が平均粒径を最小化するためにそれらを調製するための最適プロセスパラメータを自動的に決定したい場合,新しい問題が発生する。そうするために,本研究ではそれらを調製するための最適プロセスパラメータを得るためにインテリジェント意思決定手法を提案した。既に得られた実験データを用いて,LE微粒子を調製するための最良の実験条件を得るために人工ニューラルネットワークおよび粒子群最適化を統合したハイブリッドアルゴリズムを適用した。結果は,この方法が最良のプロセスパラメータを決定するための実現可能で有効であることを示す。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *プロセスパラメータ ,  意思決定者 ,  *カンゾウ ,  *微粒子 ,  *ニューラルネットワーク ,  意思決定 ,  バイオアベイラビリティ
準シソーラス用語： ハイブリッドアルゴリズム ,  実験条件 ,  平均粒子径 ,  水溶解度 ,  高品質 ,  *抽出物 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工神経回路網 ,  パーティクルスワーム最適化 ,  カンゾウ抽出物 ,  微粒子 ,  調製 ,  プロセスパラメータ