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J-GLOBAL ID：202102253148407333   整理番号：21A1300404

勾配降下バックプロパゲーションアルゴリズムを用いた人工ニューラルネットワークによる純粋または偽造としての蜂蜜の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Honey as Genuine or Fake via Artificial Neural Network using Gradient Descent Backpropagation Algorithm

著者 (5件)： Hortinela Carlos C. (School of Electrical, Electronics, and Computer Engineering, Mapu ́a University Muralla St.,Intramuros,Manila,Philippines) ,  Balbin Jessie R. (School of Electrical, Electronics, and Computer Engineering, Mapu ́a University Muralla St.,Intramuros,Manila,Philippines) ,  Tibayan Patrick Jonas A. (School of Electrical, Electronics, and Computer Engineering, Mapu ́a University Muralla St.,Intramuros,Manila,Philippines) ,  Cabela John Myrrh D. (School of Electrical, Electronics, and Computer Engineering, Mapu ́a University Muralla St.,Intramuros,Manila,Philippines) ,  Magwili Glenn V. (School of Electrical, Electronics, and Computer Engineering, Mapu ́a University Muralla St.,Intramuros,Manila,Philippines)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： HNICEM  ページ： 1-6  発行年： 2020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： 蜂蜜は常に世界中の食品 fraudのリストである。蜂蜜を請求する南アフリカの蜂蜜製造者で表面化された whiは,糖協働を止めると明らかにされている。また,フィリピンでは,中期~2016は,実際の蜂蜜としてそれらの製品を誤表示するCemの蜂蜜と命名された蜂蜜の生産者があるが,実際には,それらの製品は偽蜂蜜である。本研究の主目的は,訓練アルゴリズムとして勾配降下バックプロパゲーションとセンサ(電気電導度とpHセンサ)を用いた人工神経ネットワークを用いて,蜂蜜を分類できるシステムを作成することである。テストを通して,このシステムは87.5%の精度率で提示サンプルを分類した。結論として,研究者は,人工神経ネットワークを用いて真のか偽造物であるかどうかを分類できるシステムを成功裏に開発した。Copyright 2021 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： 電気伝導率 ,  食品 ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *蜂蜜 ,  フィリピン共和国 ,  南アフリカ共和国 ,  生産者 ,  センサ ,  *逆伝搬法 ,  学習アルゴリズム ,  pHセンサ
準シソーラス用語： 人工神経 ,  中期 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (8件)： 勾配 ,  降下 ,  バックプロパゲーション ,  アルゴリズム ,  人工ニューラルネットワーク ,  偽造 ,  蜂蜜 ,  分類