異なる土地利用下の土壌におけるAzotobacteria個体群の予測のための人工神経回路網及び多変量回帰モデルの比較【Powered by NICT】

Ebrahimi Mitra; Safari Sinegani Ali Akbar; Sarikhani Mohammad Reza; Mohammadi Seyed Abolghasem

文献

J-GLOBAL ID：201702230661347530 整理番号：17A1382829

異なる土地利用下の土壌におけるAzotobacteria個体群の予測のための人工神経回路網及び多変量回帰モデルの比較【Powered by NICT】

Comparison of artificial neural network and multivariate regression models for prediction of Azotobacteria population in soil under different land uses

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=17A1382829&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=17A1382829&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=T0337A") }}

著者 (4件)： , , ,
資料名：
巻： 140 ページ： 409-421 発行年： 2017年
JST資料番号： T0337A ISSN： 0168-1699 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

Azotobacteriaは,それらの数と分布は,土壌と土地利用の物理化学的および生物学的特性により影響される最も重要で有益な土壌細菌の一つである。本研究の目的は,人工ニューラルネットワーク(ANN)と多変量線形回帰(MLR)法を用いて個体群サイズの間の異なる土地利用との関係と土壌のいくつかの物理化学的および生物学的特性を有する土壌におけるAzotobacterの数を評価することであった。全部で50の土壌サンプルを東アゼルバイジャン,Ardabilとギーラーン州,イランに位置する異なる土地利用下の深さ(0 25cm)から採取した。Azotobacterの個体群を連続希釈及び平板計数を作成してWinogradskyとLG媒質で計数した。添加では,土壌テクスチャ,pH,電気伝導率(EC),炭酸カルシウム当量(CCE),有機炭素(TOC),冷水抽出性OC(CWEOC),熱水抽出性OC(HWEOC),軽質画分のOC(LFOC),重質留分OC(HFOC),基礎呼吸(BR)および基質誘導呼吸(SIR),細菌の数,菌類と放線菌は各土壌試料の三反復で測定した。土壌特性の容易に測定可能な特性に基づくAzotobacteria集団を予測するために,MLR分析とANNモデル(フィードフォワード逆伝搬ネットワーク)を用いた。モデルを評価するために,二乗平均平方根誤差(RMSE)とR~2を使用した。入力変数としてSIR,EC,CCE,砂とシルトのANNモデルによって得られたWinogradsky培地におけるAzotobacterの個体群のためのR~2とRMSE値は0.76と0.36であった,LG培地におけるAzotobacterの個体群では0.45と0.50であった。WGとLG培地におけるAzotobacterの個体群のためのR~2値をMLRを使用してそれぞれ0.63および0.39であった。結果は,隠れ層に八ニューロンを持つANNはMLRよりWGにおけるAzotobacterの菌数を予測するのに優れた性能を持つことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

, , , , , , , , , , , , , ,

著者キーワード (5件)： , , , ,

人工知能

, , , , , ,

前のページに戻る