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J-GLOBAL ID:202102279669880069   整理番号:21A0153692

キャノピーテクスチャ記述子に基づく水生レタス成長段階分類のためのハイブリッドツリー-ファジィ論理【JST・京大機械翻訳】

Hybrid Tree-Fuzzy Logic for Aquaponic Lettuce Growth Stage Classification Based on Canopy Texture Descriptors
著者 (10件):
資料名:
巻: 2020  号: TENCON  ページ: 1075-1080  発行年: 2020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)
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レタスは,成長が容易であり,栄養価が高いので,都市農業のための最も一般的な作物の1つである。さらに,それは適応可能であり,他の食品オプションと組み合わせることができるか,または,あまりにも多くの調製なしで食べることができる。レタス成長の予測は,最適成熟度と収穫時期を見つけるのに重要である。本論文では,ハイブリッドツリーファジー論理手法のモデルの使用を提案し,分類ツリーを用いてテクスチャ特徴から最も重要な特徴を選択し,ファジィ推論システムをレタス成長段階分類の予測に利用した。ハイブリッドシステムは,低いパーセント誤差と正しい分類で正確な結果を生じた。これらの結果に基づいて,最も正確な予測を,頭部発達成長段階において観察することができた。収穫成長段階はわずかな変動を持つが,栄養段階は最も分散している。全体として,訓練されたハイブリッドシステムはレタスの成長段階分類の予測と同定において信頼性が高い。Copyright 2021 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】
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分類 (5件):
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専用演算制御装置  ,  図形・画像処理一般  ,  音声処理  ,  パターン認識  ,  符号理論 
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