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J-GLOBAL ID：201602221875880221   整理番号：16A1046263

神経ネットワークおよび電子化ノーズに基づいてホタテガイ生鮮ミヤマ品質評価およびセンサのスクリーニング【JST・京大機械翻訳】

Quality evaluation of live Yesso scallop and sensor selection based on artificial neural network and electronic nose

著者 (6件)： Fu Runze (Fishery Machinery and Instrument Research Institute, Chinese Academy of Fishery Sciences) ,  Shen Jian (Fishery Machinery and Instrument Research Institute, Chinese Academy of Fishery Sciences) ,  Wang Xichang (College of Food Science and Technology, Shanghai Ocean University) ,  Liu Junrong (College of Food Science and Engineering, Dalian Ocean University) ,  Ni Jin (Fishery Machinery and Instrument Research Institute, Chinese Academy of Fishery Sciences) ,  Fan Wen (Fishery Machinery and Instrument Research Institute, Chinese Academy of Fishery Sciences)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 6  ページ： 268-275  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： 電子鼻気味プリントの品質追跡検出エゾシカのホタテガイ変化プロセス中の生存指標,および生理学的指標の変化に,水産物の流通過程における異なるレベルの活品ホタテガイ電子鼻気味フィンガープリントが,市場上の異なる状態を購入する活品ホタテガイを確立した。それぞれ学習ベクトルにより、(PROBABILISTIC NEURAL NETWORKS, PNN)確率を定量化した(LEARNING VECTOR QUANTIZATION, LVQ)、テストサンプルの高速モードに対して分類サポートベクトルマシン(SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)神経回路網とは,最後に,電子鼻センサに対するスクリーニングにより探索携帯型迅速品質鑑別装置の可能性。研究の結果により,24 Hの極端な環境ストレス比較的完全な放置の水産物の流通過程においてホタテガイは状態が悪くの過程をシミュレーションした;、生存指標(開口率、縮辺率および死亡率)と電子鼻データの主成分分析とクラスタ分析の結果は生理学的指標(スーパーオキシドジスムターゼ酵素活性および海水の酸素消費率および濁度)を組合せて品質変化過程中のホタテガイでは,5つのグレードに分けること,そして,それぞれ各レベルの匂いはホタテガイフィンガープリントを得た;3種類の神経ネットワークはいずれも,テストサンプルのクラスに対して,迅速測定を行うことで,そのうちと迅速で正確な特徴を併せ持つサポートベクトルマシン(SVM)神経回路網とは,テストサンプルTは全て予測クラス4であり,テストサンプルのNをすべて予測するクラス3であった,交差検証から予測シミュレーションの所要時間はわずか7.652Sであった;スクリーニングによって得られた8つの電子鼻センサでは,異なるグレードの生鮮ホタテ匂いの特徴に対しても効率的に区別を行うことができる。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 酵素活性度 ,  指紋 ,  主成分分析 ,  サポートベクトルマシン ,  海水 ,  *スクリーニング ,  クラスタ分析 ,  神経回路網 ,  生理学 ,  *ホタテガイ ,  ベクトル ,  携帯型 ,  死亡率
準シソーラス用語： 電子鼻 ,  *品質評価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： neural network ,  sensors ,  models ,  Yesso scallop ,  live transportation ,  electronic nose ,  electronic nose odor fingerprint

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 神経ネットワーク ,  電子 ,  ノーズ ,  ホタテガイ ,  品質評価 ,  スクリーニング