WEKO3
アイテム
機械学習を用いた味と匂いの融合センサシステムによる食品の風味認識向上に関する研究 ー醤油の風味認識に向けた試みー
http://hdl.handle.net/11478/0002000151
http://hdl.handle.net/11478/00020001519be6befa-fbcb-40cd-a92b-a776d47e2daf
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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福工大-総合研究機構-所報7-1.pdf (1.5 MB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||
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| 公開日 | 2024-12-10 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 機械学習を用いた味と匂いの融合センサシステムによる食品の風味認識向上に関する研究 ー醤油の風味認識に向けた試みー | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | Semiconductor gas sensor | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | Taste sensor | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | Flavor | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | Machine learning | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||
| 著者 |
巫 需
× 巫 需× 野田 飛翔
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| 著者(ヨミ) | ||||||||
| 姓名 | ウ ショウ | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 姓 | ウ | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 名 | ショウ | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 著者(ヨミ) | ||||||||
| 姓名 | ノダ タカト | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 姓 | ノダ | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 名 | タカト | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 別言語の著者 | ||||||||
| 姓名 | WU Xiao | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| 姓 | WU | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| 名 | Xiao | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| 別言語の著者 | ||||||||
| 姓名 | NODA Takato | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| 姓 | NODA | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| 名 | Takato | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| 内容記述 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||
| 内容記述 | A system that evaluates and discriminates food flavors by integrating machine learning with semiconductor gas sensors and taste sensors is proposed in this study. For the implementation of machine learning, the supervised learning method k-nearest neighbors (k-NN) is adopted. Before applying k-NN, various dimensionality reduction algorithms are used to enhance the efficiency and accuracy of data processing. As a result of evaluating 18 kinds of soy sauce, integrating odor and taste data led to an improvement in the accuracy of correctly distinguishing "sweet," "rich," and "light" flavors. These results suggest that the combined semiconductor gas sensors and taste sensors, by leveraging the unique characteristics of both taste and odor, is beneficial for strengthening food flavor recognition. | |||||||
| 言語 | en | |||||||
| bibliographic_information |
ja : 福岡工業大学総合研究機構研究所所報 号 7, p. 1-4, ページ数 4, 発行日 2024-10-31 |
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| item_3_source_id_7 | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 24345725 | |||||||
| フォーマット | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||||
| 出版タイプ | ||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||
| タイトル（ヨミ） | ||||||||
| その他のタイトル | キカイ ガクシュウ オ モチイタ アジ ト ニオイ ノ ユウゴウ センサシステム ニヨル ショクヒン ノ フウミ ニンシキ コウジョウ ニ カンスル ケンキュウ ― ショウユ ノ フウミ ニンシキ ニ ムケタ ココロミ ー | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | ||||||||
| 出版者 | 福岡工業大学総合研究機構 | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者（ヨミ） | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 値 | フクオカ コウギョウ ダイガク ソウゴウ ケンキュウ キコウ | |||||||
| item_3_description_47 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 論文(Atticle) | |||||||
| 言語 | ja | |||||||
| item_3_text_48 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 値 | 紀要論文 | |||||||
| item_3_text_49 | ||||||||
| 値 | Departmental Bulletin Paper | |||||||
| item_3_text_50 | ||||||||
| 値 | text | |||||||
| item_3_text_51 | ||||||||
| 値 | 02 | |||||||
| コメント | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 値 | エレクトロニクス研究所 | |||||||
