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J-GLOBAL ID：202202249224212394   整理番号：22A0943025

Hereford牛の体重を予測するための機械学習アルゴリズムの比較分析【JST・京大機械翻訳】

Comparative analysis of machine learning algorithms for predicting live weight of Hereford cows

著者 (9件)： Ruchay Alexey (Federal Research Centre of Biological Systems and Agro-technologies of the Russian Academy of Sciences, 9 Yanvarya 29, Orenburg 460000, Russia) ,  Ruchay Alexey (Department of Mathematics, Chelyabinsk State University, Bratiev Kashirinykh 129, Chelyabinsk 454001, Russia) ,  Kober Vitaly (Department of Mathematics, Chelyabinsk State University, Bratiev Kashirinykh 129, Chelyabinsk 454001, Russia) ,  Kober Vitaly (Department of Computer Science, CICESE, Carretera Ensenada-Tijuana 3918, Ensenada, B.C 22860, Mexico) ,  Dorofeev Konstantin (Federal Research Centre of Biological Systems and Agro-technologies of the Russian Academy of Sciences, 9 Yanvarya 29, Orenburg 460000, Russia) ,  Kolpakov Vladimir (Federal Research Centre of Biological Systems and Agro-technologies of the Russian Academy of Sciences, 9 Yanvarya 29, Orenburg 460000, Russia) ,  Dzhulamanov Kinispay (Federal Research Centre of Biological Systems and Agro-technologies of the Russian Academy of Sciences, 9 Yanvarya 29, Orenburg 460000, Russia) ,  Kalschikov Vsevolod (Federal Research Centre of Biological Systems and Agro-technologies of the Russian Academy of Sciences, 9 Yanvarya 29, Orenburg 460000, Russia) ,  Guo Hao (College of Land Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100083, China)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 195  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 家畜の体重予測は,動物の健康を制御し,効率的に遺伝的選択を行い,最適な屠殺時間を推定するのに役立つ。精密で高価な工業規模を用いて大型農場の生体重を測定した。より手頃な代替法は,家畜の形態学的測定に基づく間接法による重量推定であり,続いて体重に対するこのような測定に関連した回帰方程式の使用である。テープ測定の動物に関するマニュアル測定は,訓練された労働者を必要とし,労働者と動物の両方にストレスが多い。今日,機械学習技術は,体重を正確に予測するために使用されている。本論文では,決定係数,二乗平均誤差,平均絶対誤差,および平均絶対百分率誤差に関して,ここでは,ここで,ここでは,その生体重を推定するための,様々な機械学習法の比較解析を提供した。機械学習アルゴリズムが通常の線形回帰アルゴリズムよりも優れた性能を持つことを示した。特に,ExtraTreesRegratorアルゴリズムは,テストされた機械学習アルゴリズムの中でR2に関して,ここで,ここでは,R2の生体重の最も高い予測品質を,与えた。家畜産業におけるこれらの方法の潜在的適用性についても議論した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  家畜 ,  遺伝 ,  *ウシ ,  ストレス ,  比率 ,  労働者 ,  屠殺 ,  農場 ,  *体重 ,  *機械学習 ,  *学習アルゴリズム ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  決定係数 ,  回帰式 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 重量推定 ,  機械学習 ,  ヘレフォード牛 ,  予測 ,  回帰アルゴリズム

分類 (2件)： 牛  (FD02020Y) ,  飼育動物の育種  (FD01020R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 牛 ,  体重 ,  予測 ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  比較分析