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J-GLOBAL ID：201802232218888728   整理番号：18A1486688

補償区間タイプ2ファジィシステムを用いたツインスクリュー造粒プロセスの透明予測モデリング【JST・京大機械翻訳】

Transparent predictive modelling of the twin screw granulation process using a compensated interval type-2 fuzzy system

著者 (6件)： AlAlaween Wafa’ H. (Department of Automatic Control and Systems Engineering, The University of Sheffield, UK) ,  Khorsheed Bilal (Department of Chemical and Biological Engineering, The University of Sheffield, UK) ,  Mahfouf Mahdi (Department of Automatic Control and Systems Engineering, The University of Sheffield, UK) ,  Gabbott Ian (Pharmaceutical Technology & Development, AstraZeneca, UK) ,  Reynolds Gavin K. (Pharmaceutical Technology & Development, AstraZeneca, UK) ,  Salman Agba D. (Department of Chemical and Biological Engineering, The University of Sheffield, UK)
資料名： European Journal of Pharmaceutics and Biopharmaceutics  (European Journal of Pharmaceutics and Biopharmaceutics)
巻： 124  ページ： 138-146  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0129B  ISSN： 0939-6411  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： 本研究では,造粒プロセスを記述するために機械学習を用いる新しい系統的モデリングフレームワークを提示した。最初に,医薬品産業における二軸スクリュー造粒(TSG)によって製造された顆粒の特性を予測するために,間隔タイプ-2ファジィモデルを引き出した。第二に,Gauss混合モデル(GMM)を,ファジィモデルからの誤差残差を特徴付けるために,フレームワークに統合した。これは不確実性および/または他の非モデル化挙動,確率論的あるいはその他を考慮することによりモデルを精緻化するために行われる。すべての提案したモデリングアルゴリズムを一連の研究室規模実験により検証した。TSGにより生成された顆粒の大きさは成功裏に予測され,ほとんどの予測は95%信頼区間内に適合した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  モデル ,  確率論 ,  機械学習 ,  残差 ,  *造粒 ,  不確実性 ,  *予測 ,  製薬業 ,  *モデリング ,  顆粒 ,  信頼区間 ,  二軸
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  ファジィモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ツインスクリュー造粒 ,  区間タイプ2ファジィ論理システム ,  Gauss混合モデル

分類 (2件)： 固体の製造・処理一般  (XD03021O) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 補償 ,  タイプ ,  ファジィシステム ,  スクリュー ,  造粒 ,  プロセス ,  予測 ,  モデリング