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J-GLOBAL ID：201702261419240454   整理番号：17A0355203

BPニューラルネットワークモデルに基づく果実ハエ自動分類システム【JST・京大機械翻訳】

A Study on the Automatic Classification System for Fruit Flies Based on BP Neural Network Model

著者 (7件)： Peng Yingqiong (Software College,Jiangxi Agricultural University) ,  Liao Muxin (College of Computer and Information Engineering,Jiangxi Agricultural University) ,  Zhang Yonghong (Jiangxi Vocational College of Mechanical & Electrical Technology) ,  Huang Lili (Jiangxi Entry-exit Inspection and Quarantine Inspection and Quarantine Technology Center) ,  Yin Hua (Software College,Jiangxi Agricultural University) ,  Tang Jianjun (College of Computer and Information Engineering,Jiangxi Agricultural University) ,  Deng Hong (Software College,Jiangxi Agricultural University)
資料名： Jiangxi Nongye Daxue Xuebao  (Jiangxi Nongye Daxue Xuebao)
巻： 38  号： 6  ページ： 1205-1210  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2944A  ISSN： 1000-2286  CODEN： JNXUEV  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： 果実と野菜は果実と野菜を加害し、生産量の低下をもたらし、対外貿易に影響し、その識別は検疫の重要な部分であり、既存の人工識別方法は時間、知識などの要素による影響が正確で、有効に識別できない。本論文では,BPニューラルネットワークモデルに基づく果実のYing分類法を提案し,幾何学的形態学における標識法法を用いて果Ying翅の特性を抽出し,分散分析により11の主特性を同定し,3層BPニューラルネットワークモデルを確立した。LEVENBERG-MARQUARDT BP訓練関数を用いて,データセットを訓練し,そして,それは,果実のYing分類のための完全なBPニューラルネットワークを得ることができた。実験結果は,この方法が,ミバエ,ミバエ,,,および南アジアのセグロモモミバエに対して,それぞれ,90.0%,93.3%,90.0%および96.7%の精度を持ち,全体の精度は92.5%であることを示した。それには,良い応用展望がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 南アジア ,  *自動分類 ,  モルフォロジー ,  野菜 ,  標識法 ,  生産量 ,  分散分析
準シソーラス用語： 分類法 ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： BP neural network ,  classification of fruit flies ,  identification ,  image identification

分類 (1件)： 果実飲料,加工飲料  (FJ06020S)

タイトルに関連する用語 (5件)： BPニューラルネットワーク ,  モデル ,  果実 ,  ハエ ,  自動分類