ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを用いた吟醸酒の品質モデリング

各務 彰洋, 花井 泰三, 本多 裕之, 小林 猛

研究成果: Contribution to journalArticle

抜粋

This paper deals with the quality modeling of Ginjo sake using a neural network (NN) and genetic algorithm (GA). A NN model was constructed to estimate 7 sensory evaluations concerning the quality of Ginjo sake from 18 chemical component analytical values. The performance index, J, of the NN model was significantly small compared with that obtained using multiple regression analysis (MRA). Using the model, analytical data on the chemical components was estimated from the 7 given sensory evaluation values by means of a genetic algorithm, which was employed as an optimizing method. It was found that almost all the estimated values coincided with the actual values within an error range of less than 0.3.
寄稿の翻訳されたタイトルQuality Modeling of Ginjo Sake Using a Neural Network and Genetic Algorithm
元の言語Japanese
ページ(範囲)387-395
ページ数9
ジャーナルSeibutsu-kogaku Kaishi
73
発行部数5
出版物ステータス出版済み - 1995

フィンガープリント ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを用いた吟醸酒の品質モデリング' の研究トピックを掘り下げます。これらはともに一意のフィンガープリントを構成します。

  • これを引用