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J-GLOBAL ID：201702249761357884   整理番号：17A0714496

擬脳知能システムに基づくタバコ葉のタバコ葉の分級に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Grading flue-cured tobacco leaf based on artificial brain intelligent system

著者 (4件)： Han Liqun (School of Information Engineering;Beijing Technology and Business University) ,  He Wei (School of Information Engineering;Beijing Technology and Business University) ,  Su Weijun (School of Information Engineering;Beijing Technology and Business University) ,  Duan Zhengang (School of Information Engineering;Beijing Technology and Business University)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 24  号： 7  ページ： 137-140  発行年： 2008年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： タバコ葉の検出と分類はタバコ葉の品質を制御する重要な手段の一つである。タバコ葉の品質の合理的な特性パラメータとその自動抽出方法を研究し、タバコ葉の補助分類システムを研究することは、早急に解決すべき問題である。人工知能方法とコンピュータ技術を応用して、タバコ葉タバコの自動分類を行い、生物脳情報処理構造を参考にしたタバコ葉タバコの知能分類システムを提案した。このシステムは,思考モデル,感覚モデル,および行動モデルの3つのサブシステムから構成され,それらは,それぞれ専門家の思考知能,認知知能,および行動知能をシミュレーションして,学習,記憶,判断,およびファジィ推論,階層的意思決定などの多くの思考機能を持っている。そして,画像の自動収集,上位コンピュータ通信などの協調と制御機能を実現した。このシステムを用いて、タバコ葉の分級試験の結果と分級専門家の等級分け結果の平均一致率は85%に達し、人工等級のレベルと相当する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  画像 ,  コンピュータ ,  自動分類 ,  *たばこ ,  ファジィ推論 ,  通信 ,  情報処理 ,  *分級 ,  意思決定 ,  人工知能
準シソーラス用語： サブシステム ,  行動モデル ,  コンピュータ技術 ,  自動抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： artificial brain ,  intelligent system ,  tobacco leaf grading ,  fuzzy reasoning ,  image acquisition

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳 ,  知能システム ,  タバコ葉 ,  分級 ,  研究