サンプル選別と半教師有り学習型SOMを統合したたんぱく質発現量からの食品機能性推定法
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概要
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重みの次元数を拡張し,拡張した次元の重みを出力として扱う自己組織化マップの半教師有り学習法を用いた,たんぱく質発現量からの生理活性推定法を提案する.学習を通じた推定には適切な学習サンプルが必要である.そのため,複数の測定値の分散を求め,一定以上の分散となる対象物のデータは除外し,さらにスミルノフ-グラブス検定により外れ値と思われる測定値を除外する.たんぱく質発現量と生理活性値はそれぞれ別個に測定されているため,単回帰分析を応用した対応付けを行って学習サンプルを構成し,これらを半教師有り学習型自己組織化マップに学習させることで推定精度向上を図る.抗酸化ストレス活性など 6 種類の活性について実データに基づく検証を行い良好な結果を得た.
- 2011-05-10
著者
-
江藤 望
宮崎大学農学部応用生物科学科生物機能科学講座
-
山森 一人
宮崎大学工学部情報システム工学科
-
吉原 郁夫
宮崎大学工学部
-
山森 一人
宮崎大・工・情報
-
西山 和夫
宮崎大学農学部応用生物科学科食品機能化学講座
-
西山 和夫
宮崎大農学部
-
吉原 邦夫
宮崎大・工・情報システム
-
西山 和夫
宮崎大 農
-
吉原 郁夫
宮崎大学工学部機械システム工学科
-
山森 一人
宮崎大・工・情報システム
-
江藤 望
宮崎大・農・応生科:宮崎県産業支援財団
-
山森 一人
宮崎大学工学部
-
西山 和夫
宮崎大学農学部
-
江藤 望
宮崎大学農学部
-
吉原 郁夫
宮崎大学
-
山森 一人
宮崎大学工学教育研究部
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