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J-GLOBAL ID：201702239336783158   整理番号：17A0536320

ニューラルネットワークによる枯草菌のセレン濃縮過程のモデリングに関する研究【JST・京大機械翻訳】

Modelling Research of the Selenium Enrichment by Bacillus subtilis Base on Artificial Neural Network

著者 (8件)： Zhou Mengzhou (Hubei University of Technology, Department of Biological Engineering and Food Science) ,  Wu Shan (Hubei University of Technology, Department of Biological Engineering and Food Science) ,  Liu Nian (Hubei University of Technology, Department of Biological Engineering and Food Science) ,  Wang Chao (Hubei University of Technology, Department of Biological Engineering and Food Science) ,  Xu Ning (Hubei University of Technology, Department of Biological Engineering and Food Science) ,  Hu Yong (Hubei University of Technology, Department of Biological Engineering and Food Science) ,  Shi Wenbo (Hubei Province Acrereed Inspection Company Limited) ,  Li Dongsheng (Hubei University of Technology, Department of Biological Engineering and Food Science)
資料名： Zhongguo Shipin Xuebao  (Zhongguo Shipin Xuebao)
巻： 16  号： 12  ページ： 66-74  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2780A  ISSN： 1009-7848  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： 本論文では,温度,PH,塩化ナトリウム濃度およびセレン濃度が,枯草菌の成長,アルカリ性蛋白質の活性およびセレン濃縮に及ぼす影響を,神経回路網および応答曲面法によって研究した。動径基底関数(RBF)ニューラルネットワークと逆伝搬(BP)ニューラルネットワークの2種類のネットワークを,応答曲面法と比較した。同時に,遺伝的アルゴリズムを用いてニューラルネットワークの内部構造を最適化した。感度分析により,枯草菌のバイオマス及びアルカリ性プロテアーゼ活性の変化は塩化ナトリウム濃度の変化と密接に関連し,温度の変化もアルカリ性プロテアーゼの活性に影響するが,亜セレン酸ナトリウムの濃度はセレン濃縮に実測値と予測値を比較した。BPネットワークによって予測された結果は,RBFネットワークおよび応答曲面法より正確であった。遺伝的アルゴリズム-ニューラルネットワーク法は,枯草菌のセレン濃縮プロセスを予測するための信頼できるソフトウェアツールを提供し,実際の大規模生産のための理論的基礎を提供する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セレン ,  最適化 ,  *ネットワーク ,  *モデリング ,  支援プログラム ,  感度解析 ,  神経回路網 ,  *ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  塩化ナトリウム ,  バイオマス ,  応答曲面法 ,  *枯草菌 ,  アルカリ性プロテアーゼ ,  アルカリ性 ,  改変 ,  進化的計算 ,  *微生物 ,  *芽胞形成菌

著者キーワード (5件)： artificial neural network ,  Bacillus subtilis ,  enrichment of selenium ,  response surface ,  optimization

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネットワーク ,  枯草菌 ,  セレン ,  濃縮過程 ,  モデリング ,  研究