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J-GLOBAL ID：201302217810011657   整理番号：13A1368400

ウェーブレットパケットおよびニューラルネットワークに基づく植物電気信号の特徴抽出

THE FEATURE EXTRACTION OF PLANT ELECTRICAL SIGNAL BASED ON WAVELET PACKET AND NEURAL NETWORK

著者 (2件)： LU Jingxia (Nanjing Agricultural Univ., Nanjing, CHN) ,  DING Weimin (Nanjing Agricultural Univ., Nanjing, CHN)
資料名： IET Conference Publications  (IET Conference Publications)
巻： 598 Vol.3  ページ： 2119-2122  発行年： 2012年 
JST資料番号： B0665A  ISSN： 0537-9989  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ウェーブレット解析は良好なビデオ位置確認と共に植物電気信号解析にも適している。本論文では,7種類の植物種を同定するために用いる4チャネル植物電気信号につき報告した。最大の共分散行列固有値に対応し,平均およびゼロレートの振幅絶対値を特性ベクトルに組み入れた。分類装置BP(逆伝搬法)ニューラルネットワークは強い分類性能を示した。実験の結果は,最適化のウェーブレットパケット分解がBPニューラルネットワークおよび複雑性アルゴリズムのサイズ低減とネットワーク訓練時間および分類時間の短縮に寄与することを示した。

シソーラス用語： *分離 ,  ニューラルネットワーク ,  *植物生理 ,  *電気信号 ,  特徴抽出 ,  行列 ,  固有ベクトル ,  逆伝搬法
準シソーラス用語： *ウェーブレットパケット分解 ,  共分散行列 ,  特性ベクトル

分類 (3件)： 植物生態学  (EE02000E) ,  数値計算  (JE02000J) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： ウェーブレットパケット ,  ニューラルネットワーク ,  植物 ,  電気信号 ,  特徴抽出