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J-GLOBAL ID：201502236565831251   整理番号：14A1278233

可溶性糖含量を予測するためのRBF(動径基底関数)ニューラルネットワークの応用【Powered by NICT】

Application of RBF Neural Network for Predicting Soluble Sugar Content

著者 (2件)： Feng Hongyu (Coll. of Information Technol., Henan Inst. of Sci. and Technol., Henan, Xinxiang) ,  Dai Haifang (Coll. of Life Sci. and Technol., Henan Inst. of Sci. and Technol., Henan, Xinxiang)
資料名： Hubei Nongye Kexue  (Hubei Nongye Kexue)
巻： 52  号： 2  ページ： 455-457  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2087A  ISSN： 0439-8114  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： RBFニューラルネットワークは実生の成長中のデータ変化の可溶性糖含量と解析の予測に適用した。ニューラルネットワークに学習させ,シミュレートしたデータ後,ネットワーク出力の誤差はほとんど出力ベクトルとターゲットベクトルの相関は良好で,RBFニューラルネットワークは,作物の播種成長における予測データ変化のための効果的な方法であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *可溶性 ,  *糖度 ,  *動径基底関数 ,  *ニューラルネットワーク ,  実生 ,  ベクトル ,  農作物 ,  播種 ,  *予測 ,  *溶解性

分類 (3件)： 植物の生化学  (EH01050J) ,  植物生理学一般  (EH02010Y) ,  果樹  (FC03042G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 可溶性 ,  糖含量 ,  予測 ,  RbF ,  動径基底関数 ,  ニューラルネットワーク ,  応用