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J-GLOBAL ID：201802235412031657   整理番号：18A0655536

畳込みニューラルネットワークに基づくイネの食害認識【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Liang Wanjie (江蘇省農業科学院農業経済与信息研究所,江蘇南京,210014) ,  Cao Hongxin (江蘇省農業科学院農業経済与信息研究所,江蘇南京,210014)
資料名： Jiangsu Nongye Kexue  (Jiangsu Nongye Kexue)
巻： 45  号： 20  ページ： 241-243,253  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3714A  ISSN： 1002-1302  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： イネの害虫認識の問題を解決するために,畳込み神経回路網モデルに基づくイネの2つの害虫の識別方法を提案した。画像前処理後に、水稲二化メイガ成虫、幼虫、卵あるいは蛹を含む画像1658枚を正サンプルとし、水稲二毛作のない農作物の画像1652枚を負サンプルとしてモデル訓練テストデータセットを構築した。10層の畳込み神経回路網モデルを設計し,Ubuntu 14.04システムにおけるモデルの開発と実行を行い,Holdout交差検証の結果は,モデルのヒット率と精度がそれぞれ86.21%と89.14%であることを示した。誤検出率は8.67%,AUC(area under the receiver operating characteristic curve)値は0.95であった。実験結果は,モデルが効果的に画像特性を抽出することができることを示して,それはイネの2つの害虫の認識に対して,良い反干渉性とロバスト性を持った。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 農作物 ,  水稲 ,  *食害 ,  二毛作 ,  画像 ,  幼虫 ,  コヒーレンス ,  画像特性 ,  *畳込み ,  害虫 ,  成虫 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 画像前処理 ,  神経回路網モデル ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  イネ ,  食害