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J-GLOBAL ID：201702283158726115   整理番号：17A1292806

誘電特性に基づく鶏卵品種の非破壊同定【JST・京大機械翻訳】

Non-Destructive Identification of Different Egg Varieties Based on Dielectric Properties

著者 (6件)： Sun Jun (江蘇大学電气信息工程学院,江蘇鎮江,212013) ,  Liu Bin (江蘇大学電气信息工程学院,江蘇鎮江,212013) ,  Mao Hanping (江蘇大学江蘇省現代農業装備与技術重点実験室,江蘇鎮江,212013) ,  Wu Xiaohong (江蘇大学電气信息工程学院,江蘇鎮江,212013) ,  Gao Hongyan (江蘇大学江蘇省現代農業装備与技術重点実験室,江蘇鎮江,212013) ,  Yang Ning (江蘇大学電气信息工程学院,江蘇鎮江,212013)
資料名： Shipin Kexue  (Shipin Kexue)
巻： 38  号： 6  ページ： 282-286  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2151A  ISSN： 1002-6630  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： 鶏卵品種の分類をより合理的かつ効果的に実現するために、誘電特性を非破壊的に鶏卵の品種を識別する方法を研究した。本研究では、4組の異なる品種の鶏卵(江蘇省鎮江洋卵、江蘇鎮江草卵、安徽老南溝草鶏卵、江蘇東台草鶏卵)を研究対象とし、平行板法を用いて、4組の卵の10~200 kHzの条件下での誘電特性パラメータを測定した。また,サポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムを用いて,鶏卵品種識別のための分類モデルを確立した。種々のカーネル関数(線形カーネル関数,多項式カーネル関数,RBFカーネル関数,シグモイドカーネル関数),異なるパラメータ最適化アルゴリズム(グリッド探索法,遺伝的アルゴリズム,および粒子群最適化アルゴリズム)を用いて,分類モデルの精度に及ぼす影響を研究した。結果により,線形カーネル関数をSVMカーネル関数として,粒子群最適化アルゴリズムをSVMパラメータ最適化アルゴリズムとして用いたとき,訓練セットの正解率は95.83%であり,テストセットの正解率は95.83%であることを示した。誘電特性の非破壊検査技術とSVMアルゴリズムを結合することにより、良好な分類効果が得られ、鶏卵品種の鑑別に新たな迅速かつ有効な方法を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  *誘電性 ,  多項式 ,  *鶏卵 ,  サポートベクトルマシン ,  線形性 ,  *品種 ,  アルゴリズム ,  非破壊検査
準シソーラス用語： 正解率 ,  粒子群最適化 ,  最適アルゴリズム ,  Kernel関数 ,  分類モデル ,  品種識別 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： dielectric properties ,  egg ,  variety ,  non-destructive testing ,  support vector machine (SVM)

分類 (5件)： 有機物質の物理分析一般  (CC03031B) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  溶接部  (WC07100I) ,  代謝一般  (EB05030X) ,  化学プロセスの理論  (XC01020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 誘電特性 ,  鶏卵 ,  品種 ,  同定