ニューラルネットワークを用いた味質判別の検討 研究者：井下元気（指導教員：髙松竜二） 1. 背景および目的 人間には視覚・聴覚・触覚・嗅覚・味覚と呼ばれる感覚器官が備わっている．その中でも味覚は味を感じる器 官であるが，環境や体調などにより味の感じ方には個人差がある．食品などの製品開発の際，味を客観的に表現 することができれば，簡単に比較することができる．このような問題を解決するために開発されたものが味覚セ ンサである．この味覚センサの受容部には 8 つの電極があり，そこから得られる 8 つの電位パターンによって， 味を認識・識別する．しかし，この電位パターンを見ても一般の人には味を識別できているかどうか分かりにく い．そこで本研究では，脳の神経を模様したニューラルネットワークを使用し，電位パターンから味質を判別で きるものを作成することが目的である． 2. R 言語 R とは主に統計解析に利用されるソフトウェアである． R 以外にも統計ソフトが存在する中で R を使用する 理由はメリットが多く存在するためである．メリットとして，フリーソフトであり，プログラムコードが全て公 開されていること，最新の統計手法や幅広い OS に対応しているなどという点がある．本研究では，この R を用 いることにした． 3. ニューラルネットワーク ニューラルネットワークとは人間の脳をモデル化したもので， ニューロンの基本的な働きは情報（信号）の入力と出力である． ただし，入力された情報をそのまま出力するのではなく，一定の 閾値を超えたときのみ出力される．ニューロンは相互に信号伝達 を行う相互結合型や一方向のみに信号伝達を行う階層型があり， その信号伝達効率は一様ではないため，それぞれの入力に対し結 合荷重を設定し，その重み付きの入力の総和が各ニューロンに設 定されている閾値を超えたとき，他のニューロンに信号を送ると 図 1：階層型ニューラルネットワーク いう原理である．これまでの研究では，図 1 に示すような階層型 ニューラルネットワークを用いていたことから，本研究でも同様 の手法を用いる． 4. 研究内容および結果 これまでの研究では，MATLAB を使用して いたが，本研究では R を用いるため，R の使 用法について学習を行った．例として図 2 にベ クトルの計算結果を示す．このように行列計算 も行えるため，MATLAB の代わりに使用でき >veca [1] 1 2 3 4 5 ←veca の定義 >vecb [1] 2 4 6 8 10 ←vecb の定義 >veca+vecb [1] 3 6 9 12 15 ←veca+vecb の足し算結果 るのではないかと思われる． 図 2：ベクトルの足し算結果 5. 今後の課題 まずは，これまでのプログラムおよびニューラルネットワークの解析を行う．その後，R を用いて行えるかど うかを検討し，可能であれば R でプログラムを作成し，これまでの結果と比較・検討を行っていく．
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