連想記憶と単純パーセプトロンによるダイズ葉形判別モデル
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概要
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農業における専門家の視覚的判断は, 重要な役割を果たす. このような判断は優れた結果をもたらしてきたが, 経験に基づく定性的なものであり, ときとして不安定である. これまで, 統計的処理あるいは非統計的処理を用いた定量的判別による視覚代替が試みられ, 良好な結果が示された. たとえば, Ninomiyaらは統計的判別関数, 多層パーセプトロン, ファジィルールをダイズ草姿の評価に適用した. しかし, これらは画像から判別に有用な特徴量を探索する必要のあるアドホックな手法であり, 異なる対象の形状の評価を行う場合, 同じ操作を繰り返し行わなければならない. そこで, 筆者らは汎用性の高い形状判別モデルの開発を目的とし, ニューラルネットワークに画像を直接入力する試みを行っている. 本報告では, ダイズ葉形による品種判別ヘホップフィールド型ネットワークによる連想記憶 (AM) 及び単純パーセプトロン (SP) の適用を検討した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-12
著者
-
高橋 信夫
長野県農事試験場
-
二宮 正士
中央農研
-
高橋 信夫
長野県中信農業試験場
-
二宮 正士
農研機構中央農業総合研究センター
-
二宮 正士
農研セ
-
二宮 正士
農業研究センター
-
生出 真里
農業研究センター
-
生出 真里
九州沖縄農試
-
Oide M
National Agriculture Res. Center Ibaraki Jpn
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