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J-GLOBAL ID：202002260702641809   整理番号：20A1384742

地域規模農業管理区の教師なし特徴選択と破砕度最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised feature selection and fragmentation optimization of agriculture management zones at a regional scale

著者 (5件)： Huang Fen (南京農業大学信息科学与技術学院,南京 210095;南京農業大学国家信息農業工程技術中心,南京 210095) ,  Zhu Jincheng (南京農業大学信息科学与技術学院,南京,210095) ,  Zhang Xiaohu (南京農業大学国家信息農業工程技術中心,南京,210095) ,  Liu Tongyu (南京農業大学信息科学与技術学院,南京,210095) ,  Zhu Yan (南京農業大学国家信息農業工程技術中心,南京,210095)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
号： 5  ページ： 192-200  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  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： 地域的スケール管理の区分的指標の選別と区分的破砕の問題を解決した。FSCC(featureselectionbasedoncorrelationclusteringalgorithm)を指標相関クラスタリングに基づく教師なしフィルタ指標選択のために提案した。FSCCと一致性と完全性に基づく指標最適化方法(consistencyandintegrityoptimization,CIO)。中国の主な冬コムギ栽培地域を研究地域とし、気象、土壌、地形などの小麦生長関連指標をデータ源とし、研究地域を大から小に4つのスケールに分け、まず最大分散、および最大分散などの指標を選定する。ラプラシアンスコアの2種類の従来のフィルタリング特徴選択方法とFSCCはそれぞれ4つの尺度の管理区分指標の選別を行い、3種類の方法に基づく選別指標集合構築の管理区画分割結果を比較し、FSCC区分け指標の選択方法を評価した。次に,指標最適化アルゴリズムを設計して,4つのスケール選別のインデックス集合を,それぞれ一貫性とインテグリティを分析して最適化した。結果は以下を示した。最大分散法及びラプラシアンスコア法と比較して,FSCCスクリーニング指標の分割効果は良く表れ,例えば,2つの方法(FPI),正規化分類エントロピー(NCE),及び修正分離エントロピー(MPE)は,それぞれ,2.5km,52.44%,及び,2.5kmで,他の2つの方法よりも低かった(FPI,NCE),及び,修正分離エントロピー(MPE)は,他の2つの方法よりも低かった。49.45%と49.52%;CIOは、例えば、例えば、南通尺度で区域破砕指標を有効に除去し、区画の完全性は明らかで、南通の10kmを除いて、CIOはFSCCの指標集合より、FPI、NCE、MPEはそれぞれ平均0.078、0.061、0.082低かった。それは,FSCCの分割効果を改善した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  *最適化 ,  *最適化手法 ,  気象 ,  フィルタリング ,  コムギ ,  クラスタ化 ,  栽培 ,  *特徴選択 ,  完全性 ,  正規化 ,  インテグリティ ,  スクリーニング ,  秋播コムギ ,  Laplace演算子

分類 (2件)： 農業一般  (FB01010A) ,  農業土木  (FB02000W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地域規模 ,  農業 ,  教師 ,  特徴選択 ,  破砕 ,  最適化アルゴリズム