文献
J-GLOBAL ID:201702289070654916   整理番号:17A1125479

PCAベースアプローチを用いた行列完成による食品物性データベースにおける欠測値の推定【Powered by NICT】

Estimation of missing values in a food property database by matrix completion using PCA-based approaches
著者 (5件):
資料名:
巻: 166  ページ: 37-48  発行年: 2017年 
JST資料番号: E0150B  ISSN: 0169-7439  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:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
本研究では,五行列補完アルゴリズムは食品特性のデータベースにおける欠測値の推定のために調査した:反復PCA(IPCAE)と(IPCA)早期停止,トリムスコア(TSRE)と(TSR)早期停止と変分ベイズPCA(VBPCA)回帰はなかった。行列完成は新規食品製品開発のためのメタ分析,行列補完の新しい応用が開発した食品特性データベース(31特性×663観測)との関連で適用した。データベースは欠測値の68.7%を含んでいた。VBPCAとTSREが最も正確なアルゴリズムと欠測値の分散のそれぞれ平均42%と40%に関して説明した。TSRとIPCAアルゴリズムにおける早期停止段階の導入は,過剰適合のリスクを減少し,それらの精度を有意に改善した。欠測値推定の精度は特性に従って有意に変化し,VBPCAと各特性の決定係数は0.02~0.84の範囲であった。欠測値推定の精度は高い少数観測のための知られた特性は,データベースに含まれる,行列補完アルゴリズムは,それらの特性は,データベースにおける他の性質の推定の改善のために提供していると言う追加情報を使用できることが示唆された。データベースの17%に対して,行列補完アルゴリズムは欠測値は90%以上の信頼水準で特性の平均値以上または以下であったかどうかを同定し,実験コストで製品特性化のための追加的情報を提供できなかった。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:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
数値計算  ,  分析化学一般 

前のページに戻る