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J-GLOBAL ID：201802270091008253   整理番号：18A0537311

ナンヨウアブラギリ植物病害同定のための最適化されたファジィニューラルネットワーク【Powered by NICT】

Optimized fuzzy neural network for Jatropha Curcas plant disease identification

著者 (5件)： Fajri Diny Melsye Nurul (Faculty of Computer Science, Brawijaya University, Malang, Indonesia) ,  Saragih Triando Hamonangan (Faculty of Computer Science, Brawijaya University, Malang, Indonesia) ,  Hamdianah Andi (Faculty of Computer Science, Brawijaya University, Malang, Indonesia) ,  Mahmudy Wayan Firdaus (Faculty of Computer Science, Brawijaya University, Malang, Indonesia) ,  Anggodo Yusuf Priyo (Faculty of Computer Science, Brawijaya University, Malang, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIET  ページ： 297-304  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ナンヨウアブラギリ(Jatropha curcas)は農家にとって重要な商品である。農民はこの植物の存在と利益のための害虫やウイルスによって引き起こされる疾患を認識しなければならない。主な障害は,疾患に関する農民の知識が不足しているとプラントのエキスパート知識を利用するシステムが必要である。Jatropha Curcas疾患を同定するためのファジィニューラルネットワーク(FNN)法を提案した。より高い精度を達成するために,シミュレーテッドアニーリング(SA)はFNNのメンバシップ関数の境界を調整するために採用した。計算実験は,提案した方法が有望な結果を生成し,SAであるFNSの精度を改善するために有効であることを証明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： プラント ,  *最適化 ,  農民 ,  害虫 ,  メンバシップ関数 ,  ウイルス ,  *植物病害 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  *ファジィニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 農家 ,  *ナンヨウアブラギリ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： ナンヨウアブラギリ ,  植物病害 ,  同定 ,  最適化 ,  ファジィニューラルネットワーク