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J-GLOBAL ID：202202258914898794   整理番号：22A1099980

食品プロセスモデリングにおける人工ニューラルネットワークの応用に関する包括的研究【JST・京大機械翻訳】

Comprehensive study on applications of artificial neural network in food process modeling

著者 (2件)： Bhagya Raj G. V. S. (Department of Food Engineering and Technology, Tezpur University, Tezpur, Assam, India) ,  Dash Kshirod K. (Department of Food Engineering and Technology, Tezpur University, Tezpur, Assam, India)
資料名： Critical Reviews in Food Science and Nutrition  (Critical Reviews in Food Science and Nutrition)
巻： 62  号： 10  ページ： 2756-2783  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0510B  ISSN： 1040-8398  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工ニューラルネットワーク(ANN)は,神経細胞またはニューロンから成る生体神経系の簡易モデルである。食品プロセス工学へのANNの応用は比較的新規である。ANNは,食品の安全性や品質分析,食品画像分析,および様々な熱的および非熱的食品加工操作のモデリングのような多様な応用に使用されている。ANNは,事前知識なしで非線形関係を写像する能力を持ち,不完全な情報でも応答を予測する。あらゆるニューラルネットワークは,隠れ層ニューロンへの入力と出力層ニューロンへの隠れの重みの間の接続重み相互接続線の形式でデータを持ち,出力データの予測において重要な役割を持っている。適応性,自動学習,分類および予測のためのインテリジェント特性を用いた理論的開発を含む食品加工における異なる単位操作におけるANNの応用について述べた。ANNの並列アーキテクチャは,異なる食品プロセス操作のリアルタイムシステムにおける応用に適した高速応答と低計算時間をもたらした。ANNモデルで得られた予測応答は,低い相対偏差と二乗平均平方根誤差と高い相関係数により高い精度を示した。本論文では,非線形食品工学問題のモデリングのためのANNの様々な応用を示した。抽出,押出,乾燥,濾過,缶詰,発酵,ベーキング,乳製品加工,および品質評価のようなプロセスのモデル化におけるANNの適用をレビューした。HIGHLIGHTS 1.本論文では,食品プロセス2における異なる出現傾向におけるANNの適用を検討した。非線形多変量モデリングを開発するためのANNの適用を例証した。ANNは,高い精度で結果の予測に有用なツールであることが示されている。ANNは高速応答をもたらし,実時間システムにおける応用に適している。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 乾燥 ,  濾過 ,  学習 ,  *食品 ,  ニューロン ,  缶詰 ,  *ニューラルネットワーク ,  抽出 ,  相関係数 ,  *食品加工 ,  ベーキング ,  *モデリング ,  実時間処理 ,  画像分析
準シソーラス用語： 事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 人工ニューラルネットワーク ,  乾燥 ,  カプセル化 ,  抽出 ,  押出 ,  ニューロン

分類 (3件)： 食品製造・加工・保蔵法一般  (FJ03010M) ,  食品一般  (FJ01010Y) ,  ぶどう酒  (FK04024X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 食品 ,  プロセスモデリング ,  人工ニューラルネットワーク ,  応用 ,  研究