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J-GLOBAL ID：201902252744335047   整理番号：19A0526502

適応ニューロ-ファジィ推論システム(ANFIS)を用いた光合成速度パラメータの最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Photosynthetic Rate Parameters using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)

著者 (4件)： Valenzuela Ira C. (Electronics and Communications Engineering Department) ,  Baldovino Renann G. (Manufacturing Engineering and Management Department De La Salle University Manila, Philippines) ,  Bandala Argel A. (Electronics and Communications Engineering Department) ,  Dadios Elmer P. (Manufacturing Engineering and Management Department De La Salle University Manila, Philippines)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCA  ページ： 129-134  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： 作物成長は光強度,温度およびCO2濃度により大きく影響される。これらの因子の組合せは成長作物において考慮される。本研究では,温度,光強度およびCO2に基づくレタス作物の光合成速度の予測のために,適応ニューロファジィ推論システムを用いてシステムを開発した。ファジィ推論システムは,これらの入力が訓練されたニューラルネットワークの出力からのファジィ論理のためのルールを生成するように設計されている。結果に基づいて,このシステムは3つの入力パラメータに基づいてレタス作物の光合成速度を予測することができた。ANFISモデルのRMSE値は2.7843e-05であることが分かった。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ファジィニューラルネットワーク ,  ファジィ論理 ,  *光合成 ,  二酸化炭素 ,  *最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  レタス ,  農作物
準シソーラス用語： 入力パラメータ ,  *ファジィ推論システム ,  *光合成速度 ,  二酸化炭素濃度 ,  光強度 ,  適応ニューロ-ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応ニューロ-ファジィ推論システム ,  ANFIS ,  光合成速度 ,  パラメータ ,  最適化