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J-GLOBAL ID：202102287347066996   整理番号：21A0564364

ニューラルネットワークのための移動学習を用いたスマート灌漑IoTソリューション【JST・京大機械翻訳】

Smart Irrigation IoT Solution using Transfer Learning for Neural Networks

著者 (3件)： Risheh Ali (Amirkabir University of Technology,Department of Computer Engineering) ,  Jalili Amirmohammad (Amirkabir University of Technology,Department of Computer Engineering) ,  Nazerfard Ehsan (Amirkabir University of Technology,Department of Computer Engineering)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCKE  ページ： 342-349  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)

抄録/ポイント： 本論文では,人工ニューラルネットワークとIoTアーキテクチャを用いた温室のスマート灌漑のための信頼できるシステムを開発した。著者らの解決策は,将来の水分を予測するために,異なる層の土壌に4つのセンサを使用する。異なる土壌での走行実験によって収集したデータセットを用いて,サポートベクトル回帰の既存の代替法と比較して,ニューラルネットワークの高性能を示した。IoTエッジデバイスに対するニューラルネットワークの処理電力を低減するために,転送学習を用いて提案した。また,移動学習は,訓練データの少量で訓練性能をスピードアップし,気候センサを事前訓練モデルに統合することを可能にし,温室のスマート灌漑の他の2つの挑戦である。提案したIoTアーキテクチャは,スマート灌漑のための完全な解決策を示した。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】

シソーラス用語： *学習 ,  電力 ,  *灌漑 ,  *ニューラルネットワーク ,  気候 ,  水分 ,  走行試験 ,  センサ ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 訓練データ ,  サポートベクトル回帰 ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 音声処理  (JE05000E) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  学習 ,  灌漑 ,  IoT ,  ソリューション