{"product_id":"ieej-zt033130","title":"ニューラルネットワークを用いた味センサ応答パターンの味物質濃度変換","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-130\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成15年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2003\/03\/17\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eConversion to the concentration of mixed substances from the response pattern of taste sensor using neural network\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e江崎秀 (近畿大学),渡辺礼方 (近畿大学),五反田博 (近畿大学),白土浩 (琉球大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e味センサ|ニューラルネットワーク|パターン認識|基本味|複合味\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e膜電位応答型マルチチャネル味センサは,８個の人工脂質高分子膜を持ち８次元の情報を出力する。１種類の味物質を含む溶液の応答パターンは味物質固有の形状を示すため，パターンの形状から味物質の種類を推定できる。しかし複数の味物質を含む溶液に対する応答は，味物質間の非線形相互作用により単独味の和にならず，応答パターンから含有味物質に分解することは困難である。そこでニューラルネットワークを用いて，混合味溶液に対する味センサの応答パターンから，味物質の種類と濃度を推定することを試みた。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e166 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46396365242607,"sku":"IEEJ-ZT033130-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_27e10527-18b0-4de0-a3df-76daf9f79ec1.png?v=1744806568","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt033130","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}