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以類小腦神經網路理論與可拓理論辨識肉品新鮮度之研究

為了解決小晶晶葉黃素評價的問題，作者趙珂諄 這樣論述：

本文旨在比較類小腦神經網路理論(Cerebellar Model Articulation Controller, CMAC)和可拓理論(Extension Theory)比較辨識肉品新鮮度之結果優劣。在健康飲食的觀念下，日常生活所食用的食品都會經過判定才能流到市面上，以確保人們在食用後不會對身體造成危害。當肉類食品的新鮮度要進行辨識時，可以準確的快速辨識、判定其結果。本論文研究選擇肉品當作測試對象，選用不同時期的肉品做為測試樣本，並透過氣體感測器偵測的肉品變質時所散發的氣體數據，為了使氣體值能有參考的肉品真實新鮮度做為依據，因此藉由化學檢測的方式揮發性鹽基總氮(Total Volatile

Basic Nitrogen,TVB-N)來獲得肉品標準。將所有參考的數據透過類小腦神經網路理論的量化(Quantization)和編碼(Encoding)…等處理，以及可拓理論的可拓集合(Extension Set)和可拓關聯函數(Extension Correlation Function)…等處理，做為辨識的演算法進行分析、判斷，最後將兩組辨識後的結果作互相比較，從中得知哪種理論的辨識能力比較貼近揮發性鹽基總氮的標準。