| Item type |
National Convention(1) |
| 公開日 |
2023-02-16 |
| タイトル |
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タイトル |
栽培データの不均衡性・時系列を考慮した植物生理状態の推定手法の検討 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
人工知能と認知科学 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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静岡大 |
| 著者所属 |
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静岡大 |
| 著者所属 |
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静岡県農林技研 |
| 著者所属 |
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静岡県農林技研 |
| 著者所属 |
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静岡大 |
| 著者名 |
佐藤, 弘毅
藤浪, 一輝
大石, 直記
二俣, 翔
峰野, 博史
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
就農者の不足や,熟練農家の技術の消失といった課題に対してスマート農業の実現に向けた取り組みが行なわれている.本研究では低コストかつ非接触なセンサデータから機械学習で植物生理状態を推定する手法を検討する.機械学習を用いる場合に,栽培データの不均衡性や時系列性に課題がある.不均衡性を解消するリサンプリング手法であるREAMER(Clustering-based REsAmpling MEthod for Regression)を改良し,時系列性を考慮した学習手法を用いて,イチゴの光合成速度と蒸発散速度について推定し,既存のリサンプリング手法とCREAMERを適用した際の推定精度の比較検証を行った. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00349328 |
| 書誌情報 |
第85回全国大会講演論文集
巻 2023,
号 1,
p. 173-174,
発行日 2023-02-16
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |