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J-GLOBAL ID：201802260162062212   整理番号：18A2129353

サポートベクトル回帰に基づくクルミのオンライン秤量システム【JST・京大機械翻訳】

Design of walnut online weighing system based on support vector regression

著者 (5件)： Jin Zuohui (石河子大学机械電气工程学院,新疆 石河子 832000;農業部西北農業装備重点実験室,新疆 石河子 832000) ,  Di Zhiqiang (石河子大学机械電气工程学院,新疆 石河子 832000;農業部西北農業装備重点実験室,新疆 石河子 832000) ,  Zhang Ruoyu (石河子大学机械電气工程学院,新疆 石河子 832000;農業部西北農業装備重点実験室,新疆 石河子 832000) ,  Zou Kunlin (石河子大学机械電气工程学院,新疆 石河子 832000;農業部西北農業装備重点実験室,新疆 石河子 832000) ,  Pang Yujie (石河子大学机械電气工程学院,新疆 石河子 832000;農業部西北農業装備重点実験室,新疆 石河子 832000)
資料名： Shipin yu Jixie  (Shipin yu Jixie)
巻： 34  号： 7  ページ： 90-92,126  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2726A  ISSN： 1003-5788  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： クルミ重量のオンライン検出のため,加速度センサ信号の対称重センサ信号の動的補償キャリブレーションとサポートベクトル回帰(SRV)予測法を用いて,多重センサ情報融合クルミ重量オンライン試験システムを設計した。400のクルミを,それぞれ,0.02,0.03,0.05m/sの速度で収集し,そして,最適のクルミ重量予測モデルは,線形カーネル関数に基づくSVRモデルであり,そして,最適の試験速度は,0であった。03m/s。200のクルミサンプルを用いて0.03m/sの条件で実験検証を行った結果、システム予測のクルミ重量とクルミの実際の重量の線形フィッティングのr2は0.85であり、平均絶対誤差は1.67gであり、このシステムはクルミのオンライン秤量を正確に実現できることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  重量測定 ,  予測技法 ,  線形性 ,  対称性 ,  *クルミ ,  予測モデル
準シソーラス用語： 平均絶対誤差 ,  実験検証 ,  Kernel関数 ,  検査システム ,  マルチセンサ ,  加速度センサ ,  *オンライン ,  *サポートベクトル回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 果樹  (FC03042G) ,  果実とその加工品  (FJ11030Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： サポートベクトル回帰 ,  クルミ ,  オンライン ,  秤量