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J-GLOBAL ID：201802250979079214   整理番号：18A0708047

収率による精油の分類のためのデータマイニング技術の使用【JST・京大機械翻訳】

Using data mining techniques for classificatiom of essential oils according to yield

著者 (4件)： Radosavljevic Dragana (Faculty of Technical Sciences of University in Pristina, Kosovska Mitrovica, Serbia) ,  Ilic Sinisa (Faculty of Technical Sciences of University in Pristina, Kosovska Mitrovica, Serbia) ,  Veljovic Alempije (Faculty of Technical Sciences of University in Kragujevac, Cacak, Serbia) ,  Milenkovic Nadica (Faculty of Technical Sciences of University in Pristina, Kosovska Mitrovica, Serbia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： KBEI  ページ： 0379-0383  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： 高収率は精油生産プロセスの主要目標の1つである。本研究の基本目的は,既知のプロセスパラメータに基づく精油の分類である。データベースは,ジャンパーベリーからの精油水素化蒸留の実験から得られたデータから構成された。各試料について,プロセスパラメータに加えて,精油生産の原料としての植物薬物の多くの特性を収集した。精油分類のための6つの異なるアルゴリズム(決定木,ランダムフォレスト,アルゴリズムk最近傍,サポートベクトルマシン,ニューラルネットワーク,およびナショナルBayes分類)を用いて,精油の収率を4つのクラスに分類した。決定木アルゴリズムを用いて最も成功した分類を得た。これらの結果は,精油の生産における意思決定を支援するために用いることができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  水素化 ,  ディシジョンツリー ,  プロセスパラメータ ,  サポートベクトルマシン ,  データベース ,  生産プロセス ,  ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  *精油 ,  蒸留
準シソーラス用語： 近傍 ,  ランダムフォレスト ,  データマイニング技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 収率 ,  精油 ,  分類 ,  データマイニング技術