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J-GLOBAL ID：202202229325459495   整理番号：22A0827747

回転角ベクトル格子と積層スパースオートエンコーダを用いた分数Fourierエントロピーによる果実カテゴリー分類【JST・京大機械翻訳】

Fruit category classification by fractional Fourier entropy with rotation angle vector grid and stacked sparse autoencoder

著者 (4件)： Zhang Yu-Dong (School of Informatics, University of Leicester, Leicester, UK) ,  Zhang Yu-Dong (School of Computer Science and Technology, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, PR China) ,  Satapathy Suresh Chandra (School of Computer Engineering, KIIT Deemed to University, Bhubaneswar, India) ,  Wang Shui-Hua (School of Computer Science and Technology, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, PR China)
資料名： Expert Systems  (Expert Systems)
巻： 39  号： 3  ページ： e12701  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0510A  ISSN： 0266-4720  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 目的:果物カテゴリー分類は,工場充填と輸送,価格予測,食事摂取,その他で重要である。方法:本研究は,果実カテゴリーを分類するための新規な人工知能システムを提案した。最初に,回転角ベクトル格子を有する2D分数Fourierエントロピーを用いて,果実画像から特徴を抽出した。その後,5層積層スパースオートエンコーダを分類器として使用した。結果:試験セットでの10回の実行は,著者らの方法が18カテゴリーの果実データセットに対して95.08%のマイクロ平均F1スコアを達成したことを示した。結論:著者らの方法は,10の最先端のアプローチより,より良いマイクロ平均F1スコアを与える。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *エントロピー ,  *ベクトル ,  *分類 ,  *果物 ,  試験 ,  画像 ,  *符号器 ,  二次元 ,  回転角 ,  人工知能システム ,  機械学習
準シソーラス用語： 価格予測 ,  カテゴリー分類 ,  深層学習 ,  *自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自動エンコーダ ,  深層学習 ,  分数Fourierエントロピー ,  回転角ベクトル格子

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  果実とその加工品  (FJ11030Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 回転角 ,  ベクトル ,  格子 ,  分数 ,  エントロピー ,  果実 ,  カテゴリー分類