機械学習モデルを用いたインピーダンスによるギンザケのK値の測定

抄録

　水産現場で実用可能な鮮度測定器の開発を目指し，310 Hzから1.5 MHzまでの154種類の周波数を1.5秒で測定できる防水性を有した侵襲タイプのインピーダンス測定器を試作した。これを用いて，養殖ギンザケ278尾の頭部と背部のインピーダンス測定結果から機械学習モデルによりK値を推定した結果，訓練データの決定係数は頭部で0.796，背部で0.789，検証データの決定係数は頭部で0.754，背部で0.773であった。本手法によりギンザケのK値を従来よりも高い精度で推定できることが可能であるとともに，本手法は水産現場で実用可能であると考えられた。