@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00229886,
 author = {佐藤, 弘毅 and 藤浪, 一輝 and 大石, 直記 and 二俣, 翔 and 峰野, 博史},
 book = {第85回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {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．},
 pages = {173--174},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}