ニューラルシステムを用いたデータマイニングによる意思決定支援
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概要
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本論文では,農作物の樹体周辺の環境要因を説明変数とし,農作物の品質にかかわる要因を被説明変数とする観測データの解析を行う.選定種は温州ミカンとした.データ解析の目的は,環境要因が品質へ及ぼす影響の分析,高品質な作物を得るため制御可能な環境要因の目標値の設定,品種に対する栽培環境の評価などである.そこで,これらのデータ解析のために,観測されたデータから栽培管理や収穫・出荷計画といった意思決定に有用な情報を抽出することができるシステムを提案する.このシステムは確率ニューラルネットワークを利用することにより,観測データの説明変数から被説明変数への写像を学習し,獲得された知見を重ね合わせることで逆モデリングが可能である.また,提案システムにより従来の単回帰分析における線形逆回帰推定量に代わり,多変量の非線形逆写像を得ることができることが示される.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-04-01
著者
-
石井 博昭
大阪大学大学院
-
奥原 浩之
広島県立大学 経営学部
-
奥原 浩之
広島県立大学経営学部経営情報学科
-
内田 誠
近畿中国四国農業研究センター特産作物部
-
石井 博昭
大阪大 大学院情報科学研究科
-
石井 博昭
大阪大学大学院情報科学研究科情報数理学専攻
-
内田 誠
近畿中国四国農業研究センター四国研究センター
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