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J-GLOBAL ID：202202228837932684   整理番号：22A0891414

持続可能な農業のためのHadoopにおける最適化と機械学習を用いた農業灌漑勧告と警報(AIRA)システム【JST・京大機械翻訳】

Agricultural Irrigation Recommendation and Alert (AIRA) system using optimization and machine learning in Hadoop for sustainable agriculture

著者 (2件)： Veerachamy Ramachandran (Department of Computer Science and Engineering, Kalasalingam Academy of Research and Education, Krishnankoil, India) ,  Ramar Ramalakshmi (Department of Computer Science and Engineering, Kalasalingam Academy of Research and Education, Krishnankoil, India)
資料名： Environmental Science and Pollution Research  (Environmental Science and Pollution Research)
巻： 29  号： 14  ページ： 19955-19974  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4325A  ISSN： 0944-1344  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： 農業分野でのモノのインターネット(IoT)は,農業情報への地球規模のアクセスを継続的に提供する。スマート農業システムは,農場に関する警報を与えるか,または最良の農業分野を推薦する。本論文は,灌漑と警報,すなわち,相関なしで個々に作動する農業灌漑推薦と警報(AIRA)システムの両方を扱う。最初に,各農場フィールドレジスタのIoTユーザは,HDFS,すなわちHadoop分散ファイルシステムに登録する。すべての登録農場保留所は,水位状態およびその他に対して警報を受ける。収集したデータを,k-最近傍をニューラルネットワーク(k-N4)と結合したハイブリッド分類器で処理する。分類器は,低水位,高水位,維持水位,低圧,および低気圧性嵐の5種類の灌漑警報に分類する。より速い分類のために,最初にニューラルネットワークを使用した。第二に,農学者の推薦は最適である。収集したデータを修正ファジィクラスタリングによってクラスタ化して,次に,最適気象条件を魅力ベースの粒子群最適化(APSO)アルゴリズムから推薦した。農場から考慮した主な測定は,土壌水分,温度,湿度,風速,および強度である。また,IoTユーザのアクセスは,同一性,パスワード,およびバイオメトリックで認証される。ここでは,バイオメトリック虹彩を用いて,指紋より安全である。さらに,データセキュリティをM-RSA暗号に基づいて保証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, 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 ,  風速 ,  *警報 ,  *灌漑 ,  湿度 ,  ニューラルネットワーク ,  水位 ,  気象条件 ,  クラスタ化 ,  農場 ,  土壌水 ,  *持続可能な農業 ,  *機械学習 ,  認証

著者キーワード (6件)： 農業 ,  認証 ,  分類 ,  IoT ,  灌漑水位 ,  推奨システム

分類 (4件)： 農業経済,農業経営  (FB01020L) ,  農業機械・施設一般  (FB03010O) ,  農業土木  (FB02000W) ,  農業一般  (FB01010A)

タイトルに関連する用語 (7件)： 持続可能な農業 ,  Hadoop ,  最適化 ,  機械学習 ,  農業灌漑 ,  勧告 ,  警報