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J-GLOBAL ID：201802223412424183   整理番号：18A0328825

リアルタイム広葉樹材等級づけのための人工神経回路網【Powered by NICT】

An artificial neural network for real-time hardwood lumber grading

著者 (1件)： Thomas Edward (Northern Research Station, USDA Forest Service, Princeton, WV, USA)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 132  ページ： 71-75  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)

抄録/ポイント： NHLA規則に従って広葉樹材の計算機による格付けは,材木の価値を改善するための製材品の迅速評価と潜在的エッジングとトリミング作業の評価を可能にするだろう。より重要なことは,広葉樹製材プロセスの最適化を可能にするために,それらは製材前板の潜在的価値を評価する迅速な方法が必要である。原木および挽材走査システムは一般的で一般的になっているので,これらの要求がより強くなる。自動化の観点から,NHLA挽材等級コンピュータプログラムで効率的に実装することは困難である。グレードを決定するために,全ての可能性のある切断サイズと組合せを調べる包括的アプローチは,正確な傾斜解を与える,計算時間を犠牲にした。他のアプローチはの等級づけの重要な部分を実行する発見的方法を検討した,または人工ニューラルネットワーク法,精度の損失の両方を使用した。,コンピュータ化された格付けへの異なるアプローチは,細切したシミュレーションとニューラルネットワーク法による予測収率を用いたハイブリッドアプローチをとることが検討されている。この新しいハイブリッド手法は,精度と処理速度の両方の利点を有している。内部原木欠陥情報が既知のとき,このようなアプローチはNHLAグレードと市場価値に関して対数切断最適化に役立つ。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算機プログラム ,  発見的方法 ,  *広葉樹材 ,  予測 ,  *広葉樹 ,  自動化 ,  コンピュータ ,  挽材 ,  *ニューラルネットワーク ,  最適化 ,  走査装置 ,  製材 ,  *等級づけ ,  原木 ,  CPU時間

著者キーワード (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  広葉樹材 ,  等級付け ,  のこ切断の最適化

分類 (5件)： 大気汚染一般  (SB03010B) ,  その他の物理分析  (CC03014E) ,  測樹学  (FF01040T) ,  気体燃料の性質,組成,分析,試験  (YE02020U) ,  火花点火機関  (PB02020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： リアルタイム ,  広葉樹材 ,  等級づけ ,  人工神経回路網