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J-GLOBAL ID：201302264113506530   整理番号：13A0979183

人工知的理論による季節的な魚量の分析

The Analysis of Seasonal Fish Quantity with Artifical Intelligent Theory

著者 (6件)： LO Chih-Yao (Yu Da Univ., Miaoli County, TWN) ,  CHEN Pin-Chang (Yu Da Univ., Miaoli, TWN) ,  HOU Cheng-I (Yu Da Univ., Miaoli County, TWN) ,  LAN Chun-Hsiung (Hsing Wu Inst. of Technol., New Taipei, TWN) ,  KUO Chao-Hua (Yu Da Univ., Miaoli, TWN) ,  KUO Chao-Hua (Nanhua Univ., Chiayi, TWN)
資料名： Advanced Science Letters  (Advanced Science Letters)
巻： 19  号： 9  ページ： 2585-2590  発行年： 2013年09月 
JST資料番号： W2378A  ISSN： 1936-6612  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究において,筆者らは,逆伝播ニューラルネットアルゴリズムを用いて,DFS(魚需要予測システム)を開発および構築し,既存のデータに基づいて将来の魚需要を予測した。その結果,逆伝播ニューラルネットアルゴリズムの利用は,魚製品の需要を予測するのに有用であることが分かった。また,逆伝播ニューラルネットアルゴリズムの利用によって,関連産業の利益および競合可能性の改善を最大化することができた。

シソーラス用語： *人工知能推論 ,  ニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  *需要予測 ,  *魚類 ,  *季節的変動
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク

分類 (2件)： 動物性水産食品  (FJ13020C) ,  市場調査,広告  (KA06030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工 ,  理論 ,  季節 ,  魚 ,  分析