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J-GLOBAL ID：201702266822652849   整理番号：17A0529065

近赤外スペクトルモデリングのためのサンプル選択方法を研究した。【JST・京大機械翻訳】

Study of Modeling Samples Selection Method Based on Near Infrared Spectrum

著者 (7件)： Jin Zhaoxi (College of Information and Electrical Engineering,China Agricultural University) ,  Zhang Xiujuan (Dezhou Municipal Bureau of Agriculture) ,  Luo Fuyi (Dezhou Municipal Bureau of Agriculture) ,  An Dong (College of Information and Electrical Engineering,China Agricultural University,Key Laboratory of Agricultural Information Acquisition Technology(Beijing),Ministry of Agriculture) ,  Zhao Shengyi (College of Information and Electrical Engineering,China Agricultural University) ,  Ran Hang (College of Information and Electrical Engineering,China Agricultural University) ,  Yan Yanlu (College of Information and Electrical Engineering,China Agricultural University)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 36  号： 12  ページ： 3920-3925  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  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： 小麦品種の多重分類問題に対して、近赤外スペクトルを用いて定性分析を行った。モデル化サンプルの増加は情報を増加させることができるが,同時に情報冗長性をもたらし,モデリング時間とメモリ空間を増加させるため,サンプル選択によりデータ量を低減する必要がある.盲目的選択は必然的に情報を喪失させ,モデルの効果を大きくするため,従来の選択方法に基づいてK近傍-密度サンプル選択法を提案する。小麦種子の近赤外拡散反射スペクトルを用いて,前処理と特徴抽出を行った後に,ランダムサンプリング,K最近傍およびK最近傍密度の3つの方法を用いて,サンプルを選択し,次に,生物工学的パターン実験結果により,提案した生物工学的パターン認識モデルにおいて,K最近傍-密度サンプル選択法を用いたモデル認識効果は,他の2つの方法よりも優れており,そして,構築した模様は,大いに減少改良した生物工学的パターン認識モデルにおいて,K最近傍-密度サンプル選択法は,ランダムサンプリングよりも優れており,K最近傍法よりも優れているが,K最近傍密度法を用いて選択したサンプル数は結果により、K近隣-密度サンプル選択方法はモデル化サンプルサイズを大幅に低減できるだけでなく、モデルの品質を保証し、小麦品種のマルチ分類問題を解決するのに明らかな効果があることが証明さData from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品種 ,  バイオテクノロジー ,  *モデリング ,  前処理 ,  認知モデル ,  特徴抽出 ,  定性分析 ,  *近赤外線 ,  コムギ ,  無作為抽出 ,  冗長性 ,  *近赤外スペクトル
準シソーラス用語： 拡散反射スペクトル ,  データ量 ,  *選択法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Wheat ,  Near infrared spectroscopy ,  Qualitative analysis ,  Modeling samples selection

分類 (1件)： 有機物質の物理分析一般  (CC03031B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 近赤外スペクトル ,  モデリング ,  サンプル ,  選択方法 ,  研究