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J-GLOBAL ID：201602231473586675   整理番号：16A0819517

WILKSAガイドラインに基づく研究(KFDA)方法はクコの格付け【JST・京大機械翻訳】

The Research of KFDA Based on Wilks A Criterion for Chinese Wolfberry Image Grading

著者 (4件)： Yu Huichun (Cdlege of Food & Bioengineering, Henan University of Science and Technology) ,  Liu Shuqi (Cdlege of Food & Bioengineering, Henan University of Science and Technology) ,  Yin Yong (Cdlege of Food & Bioengineering, Henan University of Science and Technology) ,  Liu Yunhong (Cdlege of Food & Bioengineering, Henan University of Science and Technology)
資料名： Henong Xuebao  (Henong Xuebao)
巻： 30  号： 1  ページ： 96-102  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2036A  ISSN： 1000-8551  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： LYCIUM BARBARUM(クコ)等級正答率の向上,1つのLYCIUM BARBARUM(クコ)に基づく画像の階層モデルを確立するには,研究の対象として3つの産地の合計6つのクラスのLYCIUM BARBARUM(クコ)を取り上げ,LYCIUM BARBARUM L.の画像の色とテクスチャ特徴を抽出するパラメータの基礎の上で,FISHER判別分析(FDA)とカーネルFISHER判別分析(KFDA)方法を用いて6つのレベルのLYCIUM BARBARUM(クコ)に対して鑑別分析を行った。KFDAの解析過程において,動径基底関数(RBF)カーネル距離測度に基づく行列類似性測定方法を採用するために,採取した,最適化したRBFカーネル関数の最適パラメータ値は13.2436であった;決定した150個前の主成分分析が採用された時,LYCIUM BARBARUM L.の分類およびWILKSAガイドラインの検証正解率はそれぞれ,100.00%と87.80%であった,しかし従来の主成分の寄与率のLYCIUM BARBARUM L.の分類および検証の精度に基づくそれぞれ100.00%と81.70%に基づく。その結果,WILKSAガイドラインに基づく(KFDA)方法を用いて,150個の分類の主成分に最も有利な鑑別結果は,KFDAのFDAの91.7%から100%に増加すると選択。この研究方法はLYCIUM BARBARUM(クコ)画像の鑑別の正解率を効果的に向上させるだけでなく,また農産物や他の画像分類のために理論的根拠を提供する。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 判別分析 ,  主成分分析 ,  鑑別 ,  *等級づけ ,  最適化 ,  動径基底関数 ,  画像
準シソーラス用語： 画像分類 ,  農産物 ,  Kernel関数 ,  類似性測定 ,  距離測度 ,  テクスチャ特徴 ,  階層モデル ,  正解率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： image classification ,  KFDA ,  Wilks A ,  Chinese wolfberry

分類 (2件)： 多糖類  (CF10054P) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： ガイドライン ,  研究 ,  クコ ,  格付け