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J-GLOBAL ID：201902220778787280   整理番号：19A2209680

機械学習法を用いたポメロ果実(Citrus maxima)果皮の種々の乾燥法のためのスマートインタフェイスのモデリングと開発【JST・京大機械翻訳】

Modeling and developing a smart interface for various drying methods of pomelo fruit (Citrus maxima) peel using machine learning approaches

著者 (4件)： Kirbas Ismail (Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering-Architecture, Burdur Mehmet Akif Ersoy University, Burdur, Turkey) ,  Tuncer Azim Dogus (Department of Energy Systems Engineering, Faculty of Engineering-Architecture, Burdur Mehmet Akif Ersoy University, Burdur, Turkey) ,  Sirin Ceylin (Department of Energy Systems Engineering, Faculty of Engineering-Architecture, Burdur Mehmet Akif Ersoy University, Burdur, Turkey) ,  Usta Hueseyin (Department of Energy Systems Engineering, Faculty of Technology, Gazi University, Ankara, Turkey)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 165  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  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： 凍結乾燥は価値ある熱感受性製品に使用される方法であり,製品の特徴が最も良く保護されていることを保証する。本研究では,凍結乾燥(FD)および強制対流(FCD)およびマイクロ波乾燥により,2つの異なる厚さ(5×1cmおよび5×1×0.5cm)でポメロ果実(Citrus maxima)果皮試料を乾燥した。実験結果によると,薄い試料は全ての乾燥法で短時間で乾燥した。また,最も短い乾燥時間はマイクロ波乾燥法で見られた。機械学習手法の一つである人工ニューラルネットワークを用いて実験結果をモデル化した。乾燥パラメータを予測するために2つの異なるモデルを開発した。第一のモデルは質量依存パラメータ(試料質量,含水量,水分比)を予測する。第二のモデルを乾燥時間予測のために開発した。同時に,ユーザは,開発されたスマートインタフェイスにより,特定のパラメータを迅速かつ簡単に予測できることを意図している。Copyright 2019 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： *モデリング ,  モデル ,  含水量 ,  *果皮 ,  *インタフェイス ,  予測 ,  *機械学習 ,  強制対流 ,  凍結乾燥 ,  ニューラルネットワーク ,  水分
準シソーラス用語： 乾燥時間 ,  マイクロ波乾燥 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ポメロ果皮 ,  凍結乾燥 ,  機械学習 ,  スマートインタフェイス ,  ANN

分類 (2件)： 測樹学  (FF01040T) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  果実 ,  Citrus ,  果皮 ,  モデリング ,  開発