| 研究課題/領域番号 |
26350093
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
食生活学
|
|---|
| 研究機関 | 高知大学 |
|---|
研究代表者 |
村井 正之 高知大学, 教育研究部自然科学系農学部門, 教授 (00166240)
|
|---|
| 研究分担者 |
河野 俊夫 高知大学, 教育研究部自然科学系農学部門, 教授 (60224812)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2015年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2014年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
|
|---|
| キーワード | 品質推定 / 炊飯米 / ニューラルネット / 村井79号 / ヒノヒカリ / 玄米 / 炊飯 / 物性 |
|---|
| 研究成果の概要 |
米粒子の炊飯条件を最適化することを目的に、炊飯プロセスのパターンと、炊飯した米の品質とを関係づける、ニューラル・ネットワークによる推定モデルを提案した。品質指標、すなわち炊飯米サンプルの硬さを推定するニューラル・ネットワーク・モデルの構築にあたっては吸水特性とDSC特性曲線のパターンを、ニューラル・ネットワークの入力とした。バック・プロパゲーション学習法によるニューラル・ネットワーク・モデルのトレーニングのあと、測定データに対する推定値の正確度を確認した。その結果、測定データに対する相対誤差は20%であることが分かった。
|
