文献

J-GLOBAL ID：201702266258972661   整理番号：17A1790189

Penaeus vannameiのシェルフライフ予測指標選択とモデル研究【JST・京大機械翻訳】

The prediction index and model of the shelf-life of Penaeus Vannamei

著者 (4件)： Huang Xingxing (上海海洋大学信息学院,上海,201306) ,  Chen Ming (上海海洋大学信息学院,上海201306;農業部漁業信息重点実験室,上海201306) ,  Ge Yan (上海海洋大学信息学院,上海201306;農業部漁業信息重点実験室,上海201306) ,  Wang Wenjuan (上海海洋大学信息学院,上海201306;農業部漁業信息重点実験室,上海201306)
資料名： Shipin yu Jixie  (Shipin yu Jixie)
巻： 33  号： 4  ページ： 105-109,116  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2726A  ISSN： 1003-5788  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： Penaeus vannameiの品質指標とシェルフライフの間の関係を研究し,貯蔵期間におけるPenaeus vannameiの品質変化を予測するために,277,272.2,255Kの温度における官能指標,物理化学的指標,および微生物指標を測定することにより,以下の結果を得た。Penaeus vannameiの品質検査の総合的指標といくつかの重要な指標に従って,SVMモデルとBP神経回路網モデルに基づいて,Penaeus vannameiのシェルフライフ予測モデルを確立した。結果は以下を示した。包括的指数に基づく予測モデルの予測精度(サポートベクトルマシンは97.71%,BPは91.41%)は重要な指標(サポートベクトルマシンは84.08%,BPは83.76%)より高かった。サポートベクトルマシンに基づく予測モデルの予測精度(キー指数は84.08%で,総合指数は97.71%)はBP予測モデルのもの(83.76%,総合指数は91.41%)より高かった。総合的指数に基づくSVMモデルの予測精度は,4つのモデルの中で最も高く,97.71%であった。この結論は,他の食品分野におけるシェルフライフに関するサポートベクトルマシンと予測指標の選択に関するいくつかの参照を提供することができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質検査 ,  *予測 ,  予測モデル ,  *シェルフライフ ,  食品 ,  物理化学 ,  サポートベクトルマシン ,  品質変化
準シソーラス用語： 予測精度 ,  神経回路網モデル ,  品質指標 ,  *Litopenaeus vannamei , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Penaeus Vannamei ,  shelf-life ,  prediction indexes ,  support vector machines ,  BP neural network

分類 (1件)： 動物性水産食品  (FJ13020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： Penaeus ,  シェルフライフ ,  予測 ,  指標 ,  モデル ,  研究