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J-GLOBAL ID：202202218953332220   整理番号：22A0313400

IoTにおける最適水管理のための深層CNNベースヒマワリ原子最適化手法【JST・京大機械翻訳】

Deep CNN based Sunflower Atom Optimization Method for Optimal Water Control in IoT

著者 (2件)： Kumbi Arun A. (Department of CSE, SKSVMACET, Lakshmeshwar, Karnataka, India) ,  Birje Mahantesh N. (Department of CSE, Visvesvaraya Technological University, Belagavi, Karnataka, India)
資料名： Wireless Personal Communications  (Wireless Personal Communications)
巻： 122  号： 2  ページ： 1221-1246  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2022A  ISSN： 0929-6212  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)の革新的サービスは,不均一技術を用いた洗練されたシステムの設計につながった。IoTは,人間への円滑なサービスを提供するためにネットワークを統合する。灌漑は,水不足に悩まされる地域における持続可能なサトウキビ作物生産において,傾向のある役割を果たしている。水の有効利用は,水に対する需要増加と生産性向上のための過剰な要求により農業における主要な制約である。本論文は,サトウキビ作物における最適水制御を提供するために,Sun-flow atom最適化に基づく深層畳込みニューラルネットワーク(SFAO-DeepCNN)アルゴリズムを提案した。最初に,データ収集を,人工Beeコロニー(ABC)アルゴリズムを用いて,IoTネットワークにおいて実行した。次に,プッシュベースアルゴリズムとログ変換を採用して,処理に適したデータを作成した。さらに,Aprioriアルゴリズムを用いて特徴スコアを適応する大量の特徴から効果的な特徴を選択した。Aprioriアルゴリズムは分類器の精度を増加させるのを助ける。特徴スコアを新たに考案し,水利き量を計算するための優れた特徴を同定した。深層CNNを用いて水制御位相を実行し,提案したSunflow原子最適化(SFAO)アルゴリズムで訓練した。提案したSFAO-ディープCNNは,92%の最大精度,91.2%の特異性,および94.1%の感度で,他の方法を凌駕した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  生産性向上 ,  ネットワーク ,  灌漑 ,  *最適化手法 ,  生産 ,  農作物 ,  *水管理 ,  サトウキビ ,  水不足 ,  位相 ,  コロニー ,  データ収集
準シソーラス用語： 作物生産 ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 深層畳込みニューラルネットワーク ,  ログ変換 ,  水の追跡 ,  最適水管理 ,  Aprioriアルゴリズム

分類 (2件)： 糖料作物  (FC03072N) ,  計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (7件)： IoT ,  水管理 ,  深層 ,  CNN ,  ヒマワリ ,  原子 ,  最適化手法