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J-GLOBAL ID：201702283783807783   整理番号：17A1645385

パイナップルの内部品質を予測する非破壊の5バンド近赤外携帯型センサ【Powered by NICT】

A five band near-infrared portable sensor in nondestructively predicting the internal quality of pineapples

著者 (2件)： Jam Mohamad Nur Hakim (Faculty of Electrical and Electronic Engineering, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, Parit Raja, Batu Pahat, Malaysia) ,  Chia Kim Seng (Faculty of Electrical and Electronic Engineering, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, Parit Raja, Batu Pahat, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CSPA  ページ： 135-138  発行年： 2017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： 果物味と品位の決定は,全可溶性含有量,pH,及び酸性度のような果実の内部品質に依存する。本論文では,近赤外光および人工ニューラルネットワークを用いたパイナップルの内部品質を分類する非破壊法の可能性を調べた。五近赤外発光ダイオード(LED)は,近赤外光放出する光源として使用した。フォトダイオードはパイナップルから反射された近赤外光の強度を測定した。後天性近赤外光のデータを用いて,ニューラルネットワークを用いて,パイナップルの内部品質を分類した。ニューラルネットワークのランダム種子と隠れニューロンは,分類精度を最大化するために最適化した。所見は七隠れニューロンを持つニューラルネットワークは30%誤分類を達成できることを示した。Copyright 2017 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： ニューラルネットワーク ,  ニューロン ,  光源 ,  *品質 ,  *携帯型 ,  *パイナップル ,  可溶性 ,  *近赤外線 ,  酸性度 ,  フォトダイオード ,  発光ダイオード ,  *センサ ,  発光 ,  最適化 ,  溶解性
準シソーラス用語： 分類精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： モルタル,コンクリート  (RA06042H) ,  建設材料試験  (RA06020D) ,  コンクリート構造  (RA04030A) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (5件)： パイナップル ,  予測 ,  バンド ,  近赤外 ,  携帯型