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J-GLOBAL ID：201802224392086659   整理番号：18A0884726

BPニューラルネットワークに基づくエビ漁漁海域のトレーサビリティ方法【JST・京大機械翻訳】

A method for tracing the original fishing sea areas for the corresponding mantis shrimps based on BP neural network

著者 (6件)： Li Yiguang (中国水産科学研究院黄海水産研究所,山東青島,266071) ,  Li Fengling (中国水産科学研究院黄海水産研究所,山東青島,266071) ,  Ning Jinsong (中国水産科学研究院黄海水産研究所,山東青島,266071) ,  Lu Lina (中国水産科学研究院黄海水産研究所,山東青島,266071) ,  Duan Yuanhui (中国水産科学研究院黄海水産研究所,山東青島,266071) ,  Gu Wenyan (中国水産科学研究院黄海水産研究所,山東青島,266071)
資料名： Yuye Xiandaihua  (Yuye Xiandaihua)
巻： 44  号： 5  ページ： 39-44  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3839A  ISSN： 1007-9580  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： エビは重要な経済水産物であり、環境中の重金属元素に対して濃縮作用がある。異なる海域で漁獲したエビの体内の重金属含有量の差は比較的大きく、そのため、エビの体内の重金属含有量から漁獲海域の汚染状況を推定することができ、即ちエビの体内の重金属の状況に基づき、その源を遡る。渤海,東シナ海,南シナ海の3種の重金属含有量データを入力とし,BPニューラルネットワーク判別分析モデルを構築し,モデルを最適化し,モデルによりエビのサンプルの起源海域を判定した。結果は,合計90のサンプルのうち,86の分類精度が95.6%であり,訓練セットの精度は98.1%であり,検証セットの精度は94.4%であり,テストセットの精度は88.9%であることを示した。研究により、BPニューラルネットワークに基づく判別分析モデルは非線形複雑系中の各元素の内在的関連を解析でき、サンプルの由来を区分し、それによって有効に追跡できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 判別分析 ,  *海域 ,  *トレーサビリティ ,  南シナ海 ,  重金属 ,  水産物 ,  最適化 ,  漁獲 ,  東シナ海
準シソーラス用語： 複雑系 ,  分類精度 ,  渤海 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： aquatic product ,  mantis shrimp ,  heavy metals ,  BP neural network ,  discriminant analysis ,  conjugate gradient

分類 (1件)： 魚類以外の水産動物  (FH02030V)

タイトルに関連する用語 (4件)： BPニューラルネットワーク ,  エビ ,  海域 ,  トレーサビリティ