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J-GLOBAL ID：201702227803223596   整理番号：17A0173569

農薬の検出データに対する時系列分類の可視化手法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Temporal Group Visualization Method for Pesticide Residue Detection Data

著者 (5件)： Chen Hongqian (Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety, School of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University) ,  Fang Yi (Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety, School of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University) ,  Yang Qianyu (Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety, School of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University) ,  Li Hui (College of Management, Beijing Union University) ,  Chen Yi (Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety, School of Computer and Information Engineering, Beijing Technology and Business University)
資料名： Xitong Fangzhen Xuebao  (Xitong Fangzhen Xuebao)
巻： 28  号： 10  ページ： 2510-2518,2526  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2071A  ISSN： 1004-731X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,農薬のための時系列データ可視化法を提案し,それにより,農薬の測定データを比較し,安全性リスク評価の要求を満たすことを目的とした。利用の特性に基づいて,データを階層的に分類し,時間変化によるマルチクラススタックを用いて,多維数Juオブジェクトを二次元平面空間に配置した。散布図と気泡図を用いて農産物の分類属性を可視化した。堆積物の可視化において,サンプル採取の属性数はからである。農薬の検出結果の属性グループの多属性比較と時間変化を,スタッキングによって実現した。実験結果と食品安全領域の専門家の評価結果により、提案方法は可視化結果の中で多種の統計的量数Juを一度に表現でき、時間次元の利用比較を実現できることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 気泡 ,  *可視化 ,  経時変化 ,  二次元 ,  堆積物 ,  安全性 ,  *農薬 ,  リスク評価 ,  食品安全性
準シソーラス用語： 農産物 ,  散布図 ,  データ可視化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： data visualization ,  pesticide residues data ,  temporal data ,  data comparison

分類 (1件)： 農薬  (SB05030L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 農薬 ,  検出データ ,  時系列 ,  分類 ,  可視化手法 ,  提案