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
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概要
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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.
- 公益社団法人日本生物工学会の論文
- 1995-09-25
著者
-
本多 裕之
名古屋大学
-
花井 泰三
Department Of Biotechnology School Of Engineering Nagoya University
-
花井 泰三
名古屋大学大学院工学研究科
-
小林 猛
名古屋大学
-
各務 彰洋
名古屋大学工学部生物機能工学科
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