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J-GLOBAL ID：202102213486006134   整理番号：21A2645945

人工知能によるHucul馬の効用価値の予測【JST・京大機械翻訳】

Forecasting the Utility Value of Hucul Horses by Means of Artificial Intelligence

著者 (2件)： Topczewska Jadwiga (College of Natural Sciences, University of Rzeszow; Zelwerowicza Street 4, 35-601 Rzeszow, Poland) ,  Kwater Tadeusz (Institute of Technical Engineering, State University of Technology and Economics in Jaroslaw, Czarneckiego Street 16, 37-500 Jaroslaw, Poland)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 12  号： 19  ページ： 7989  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,Huculウマの国立育種とUtility Championshisに参加するHuculウマの結果に有意に影響する変数の解析のための人工ニューラルネットワーク(ANN)の適用を示唆する。本研究は,2009年2015年の間に得られた結果を利用した。収集した研究材料は,独立学習と試験セットが分離された,入力データ(人工ニューラルネットワークのための)のセットの生成を可能にした。本論文で示唆した多層人工ニューラルネットワークの形式におけるニューラル分類システムを,プログラミング環境Matlab,8.1.0.604バージョンにおいて実行した。各ウマを3つのモデルで特徴を用いて記述した。実験シミュレーションを各モデルに対して別々に行い,学習と試験シミュレーションプロセスを10回行った。ウマの評価されたグループの分割を10クラスに受け入れると,専門家とネットワークがクラスを指定するのは,区分の不正確性による予約なしに,クラスを指定した。クラス数の増加は,個体の選抜(様々なクラスへの割当)の精度の増加をもたらす。77%である10のネットワーク応答の平均は,専門家の値と比較して,同一または非常に類似したウマクラスを示唆する。Huculウマの効用値の予測における人工ニューラルネットワークの適用の予備的結果は,特徴の特定のセットに依存すると思われる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  学習 ,  ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *人工知能 ,  育種 ,  多層 ,  プログラミング環境
準シソーラス用語： MATLAB ,  入力データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ウマ ,  人工ニューラルネットワーク ,  性能 ,  分類

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

引用文献 (27件)：

• Becker, T.; Enders, T.; Delgado, A. Dynamic neural networks as a tool for the online optimization of industrial fermentation. Bioproc. Biosyst. Eng. 2002, 24, 347-354.
• Torrecilla, J.S.; Aragon, J.M.; Palancar, M. Optimization of an artificial neural network by selecting the training function. Application to olive oils mills waste. Ind. Eng. Chem. Res. 2008, 47, 7072-7080.
• Schobesberger, H.; Peham, C. Computerized Detection of Supporting Forelimb Lameness in the Horse Using an Artificial Neural Network. Vet. J. 2002, 163, 77-84.
• Gorgulu, O. Prediction of 305-day milk yield in Brown Swiss cattle using artificial neural networks. S. Afr. J. Sci. 2012, 42, 280-287.
• Fraiwan, M.A.; Abutarbushb, S.M. Using Artificial Intelligence to Predict Survivability Likelihood and Need for Surgery in Horses Presented With Acute Abdomen (Colic). J. Equine Vet. Sci. 2020, 90, 102973.

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工知能 ,  効用 ,  価値 ,  予測