2005 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
16560374
|
|---|
| Research Institution | Kinki University |
|---|
Principal Investigator |
江崎 秀 近畿大学, 産業理工学部, 助教授 (70185114)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
飯山 悟 近畿大学, 産業理工学部, 教授 (80176057)
|
|---|
| Keywords | 化学感覚 / 味センサ / 脂質高分子膜 / 基本味 / 複合味 / 相互作用 |
|---|
| Research Abstract |
現在の味センサの出力はセンサ素子固有のパターンであるため食品に直接関係の無い数値であって、利用者にとって判りやすい出力形式ではない。この出力パターンを基本味強度に変換することが本研究の内容である。
この目的を達成するために、平成16年度に次の事項を検討した。
1.複合味溶液に対する味センシングシステムの応答特性
2.複合味溶液に対する人間の官能評価試験
3.味センシングシステムの複合味応答による基本味の推定システムの構築
平成17年度は、上記平成16年度の成果をもとに次の成果を得た。
4.基本味物質による複合味溶液の味強度推定
平成16年度に作成した、基本味物質を複数含んだ複合味溶液に対する味センサ出力のデータベースを、やはり平成16年度に構築したニューラルネットワークによる味強度推定システムに入力し、学習させた。併せて従来一般的な解析法である重回帰分析も行い、推定結果を比較した。その結果、味センサの応答には味物質問の相互作用による強い非線形性があるため重回帰分析では良好な推定ができなかったが、ニューラルネットワークによる推定システムでは大半の複合味溶液の良好な濃度推定が得られた。
5.食塩の苦味の再現
複合味溶液のケーススタディとして、食塩に含まれる苦味の強度推定を行った。他の味物質と異なり、苦味物質は負荷電性物質と正荷電性物質に分けられ、これらは何れも苦味を呈するにもかかわらず、味センサの出力パターンが全く異なる。このような特殊なケースを含む場合、重回帰分析は推定が全く不可能になったが、ニューラルネットワークによる推定では良好な結果が得られた。
以上の結果より複数の基本味物質を含む複合味溶液に対し、予め複合味溶液に対する味センサ出力のデータベースを作り適切なニューラルネットワークを構築することで、味センサ出力を基本味強度という客観的指標に分解することが可能となった。
|
