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本研究は、筆者が開発した新しい知能的制御法を活用して、果実の鮮度維持(水損失や呼吸を最小にする)、そして高品質化(糖度を上げる、適度な硬さにする)ための最良の温度操作パターン(熱ストレスと低温の最適な組合せ)をシステム科学的に究明し、その技術の実用化をはかることである。
(1)貯蔵環境が自由に制御できる恒温恒湿器にトマトを入れ、温度変化(0〜50℃)に対するトマトの水損失、呼吸、果皮色、硬さ、糖度などを計測し、それらの動的な挙動をシステム科学的に調べた。貯蔵におけるトマトの水損失速度、呼吸速度、果皮色はいずれも温度が高くなるに従って反応が大きくなるが、35℃以上では逆に低くなり、そして一旦このような熱ストレスを12時間以上与えると、その後はもとの温度(低温)に戻しても抑制されており、再度温度を上げてもそんなに増加しなかった。熱ストレスによる水損失、呼吸、追熟の抑制効果、すなわち鮮度維持の効果をシステム科学的に承り扱えると分かった。なお、糖度に関しては、もう少し実験を必要とした。
(2)3層のニューラルネットワークを用いて、システム同定手法により、温度に対するトマトの水損失速度、呼吸速度、果皮色の変化(緑色から赤色へ)の動的モデルを構築できた。
(3)次に、この動的モデルのシミュレーションから、目的関数(貯蔵期間における水損失速度、呼吸速度、果皮色の3っの値)を最小にする温度操作を、遺伝的アルゴリズムを用いて求めると、3つの量とも最初に、急激に40℃の熱ストレスを与え、その後急激にもとの温度に戻すパターンが最小となり、このような単純な温度操作が貯蔵果実の鮮度維持をもっと進める上で有効であることを示し、また実用化しやすいと言える。
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