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J-GLOBAL ID：201702284827891188   整理番号：17A1458415

血清試料の対学習による牛におけるステロイド乱用の検出の精度の改善【Powered by NICT】

Improving the accuracy of detecting steroid abuse in cattle by pairwise learning of serum samples

著者 (1件)： Xia Xiao-Lei (School of Mechanical and Electrical Engineering, Jiaxing University, Jiaxing, PR China)
資料名： Biocybernetics and Biomedical Engineering  (Biocybernetics and Biomedical Engineering)
巻： 37  号： 3  ページ： 510-519  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3437A  ISSN： 0208-5216  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 食品生産用動物における違法薬物の誤用をめぐる問題はその制御を施行した荷電規制当局にとって大きな課題である。対照と処置動物の間のウシ血液生化学プロファイルを比較し,分類ツールとしてサポートベクトルマシン(SVM)を用いて最近提案されている。動物を扱っているか否かを,動物から採取した個々の血清試料にSVMの分類結果により決定される。しかし,血清試料の取得時間はSVMの分類性能に不可欠である。このように,本論文では,対の試料を収集し,分析するために提案した,少なくとも一つの試料が取得時間は最高感度を有するSVMをもたらした。感度改善における戦略のパワーを理論的に0.25までであることを証明し,ウシ血液生化学データに確認した経験的にした。さらに,SVMの分類規則は感度に要求の高いレベルを満たすように適合であることを提案した。方式を用いた二試料の収集の間の間隔時間を最適化した述べたと特異性に及ぼす提案した戦略の影響も調べた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 食品 ,  動物 ,  サポートベクトルマシン ,  *血清 ,  高感度 ,  *学習 ,  電荷 ,  最適化
準シソーラス用語： 特異性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： サポートベクトルマシン ,  ステロイド乱用 ,  スクリーニング法

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 血清 ,  試料 ,  学習 ,  牛 ,  ステロイド