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J-GLOBAL ID：202202272230765894   整理番号：22A1179342

スマート公衆衛生のための深データ解析ベースの農産物管理【JST・京大機械翻訳】

Deep Data Analysis-Based Agricultural Products Management for Smart Public Healthcare

著者 (6件)： Yan Wenjing (National Engineering Laboratory for Agri-Product Quality Traceability, Beijing Technology and Business University, Beijing, China) ,  Zhang Zesheng (National Engineering Laboratory for Agri-Product Quality Traceability, Beijing Technology and Business University, Beijing, China) ,  Zhang Qingchuan (National Engineering Laboratory for Agri-Product Quality Traceability, Beijing Technology and Business University, Beijing, China) ,  Zhang Ganggang (Digital Campus Construction Center, Capital Normal University, Beijing, China) ,  Hua Qiaozhi (Computer School, Hubei University of Arts and Science, Xiangyang, China) ,  Li Qiao (Chongqing Key Laboratory of Intelligent Perception and Blockchain Technology, Chongqing Technology and Business University, Chongqing, China)
資料名： Frontiers in Public Health (Web)  (Frontiers in Public Health (Web))
巻： 10  ページ： 847252  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7097A  ISSN： 2296-2565  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 農業は,何時でも人間にとって不必要な公共医療産業であり,そのスマートな管理は非常に重要である。実質的な技術的進歩は長期努力と継続的な進歩に依存するので,農業製品の分布を合理的にスケジューリングすることは,スマート公共医療の鍵となる側面として振舞う。農産物の分布に影響する最も直感的な因子は,その動的価格である。前進における価格変動の予測は,農産物の分布を最適化し,スマートな公衆衛生への道を開いた。殆どの研究者は,時間次元における異なる農産物の相互作用を考慮しない,種々の農産物の価格を別々に研究している。本研究では,この目的のためにグラフニューラルネットワーク(GNN)と名付けた典型的な深層学習モデルを導入し,スマート公共医療(GNN-APMと略称)のための深いデータ解析に基づく農産物管理を提案した。GNN-APMのハイライトは,価格シーケンスの進化ルールをモデル化するとき,複数のタイプの農産物の間で潜在的相関を取ることである。事例研究を,農産物市場の実世界データの使用でセットアップした。シミュレーション結果は,設計したGNN-APMが良好に機能することを示した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  シミュレーション ,  相互作用 ,  価格 ,  スケジューリング ,  農業 ,  ニューラルネットワーク ,  略語 ,  データ解析 ,  *公衆衛生 ,  事例研究
準シソーラス用語： 価格変動 ,  *農産物 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： グラフニューラルネットワーク ,  農産物 ,  公衆衛生 ,  深データ解析 ,  スマートマネジメント

分類 (3件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  計算機網  (JC03000K) ,  農業経済,農業経営  (FB01020L)

引用文献 (43件)：

• Xiong H, Jin C, Alazab M, Yeh KH, Wang H, Gadekallu TRR, et al. On the design of blockchain-based ECDSA with fault-tolerant batch verication protocol for blockchain-enabled IoMT. IEEE J Biomed Health Inform. (2021). doi: 10.1109/JBHI.2021.3112693
• Yu K, Tan L, Yang C, Choo KKR, Bashir AK, Rodrigues JJPC, et al. A blockchain-based shamir's threshold cryptography scheme for data protection in industrial internet of things settings. IEEE Internet Things J. (2021). doi: 10.1109/JIOT.2021.3125190
• Wang W, Qiu C, Yin Z, Srivastava G, Gadekallu TR, Alsolami F, et al. Blockchain and PUF-based lightweight authentication protocol for wireless medical sensor networks. IEEE Internet Things J. (2021). doi: 10.1109/JIOT.2021.3117762
• Yu K, Tan L, Shang X, Huang J, Srivastava G, Chatterjee P. Efficient and privacy-preserving medical research support platform against COVID-19: a blockchain-based approach. IEEE Consumer Electron Mag. (2021) 10:111-20. doi: 10.1109/MCE.2020.3035520
• Zeng W, Guo Z, Yu K, Shen Y, Bashir AK, Al-Otaibi YD. Data-driven management for fuzzy sewage treatment processes using hybrid neural computing. Neural Comput Appl. (2021). doi: 10.1007/s00521-020-05655-3

タイトルに関連する用語 (3件)： 公衆衛生 ,  データ解析 ,  農産物