ニューラルネットワークを用いた稲の出穂予測法の検討

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ニューラルネットワークを用いた稲の出穂予測法の検討

Format:
Thesis/Dissertation
Kyushu Univ. Production Kyushu Univ. Production
Responsibility:
横山, 剛宗(九州大学農学部生物資源環境学科生産環境科学専攻生産環境情報学研究室)
Yokoyama, Masanori
Language:
Japanese
Academic Year Conferred :
2007.
Conferring University:
Kyushu University.
Degree:
BACHELOR
Degree Type:
Bachelor's Degree
Version:
Publisher
Table of Contents:
第1章 序論 第2章 稲の生理 稲の発育史 第3章 出穂予測モデル 3-1 既存の発育予測モデル (1) 気温による予測モデル (2) 気温と日長による予測モデル 3-2 堀江らのモデル(1986)による出穂予測 (1) 最小二乗法 (2) 勾配法(最急降下法)によるモデルパラメータの決定 (3) シンプレックス法(単体法)によるモデルパラメータの決定 (4) 遺伝的アルゴリズムによるモデルパラメータの 決定 第4章 ニューラルネットワーク(NN)の理論 4-1 ニューラルネットワーク概説 4-2 NNを構築する素子の構造 (1) 神経細胞(ニューロン)の構造 (2) ニューラルの入出力関係の数式モデル化 (3) NNの構造 (4) NNの学習 第5章 ニューラルネットワークを用いた出穂予測モデルの 構築 第6章 出穂期の予測モデルによる移植日決定の結果 学習外データに対する精度に対する考察 第7章 結論
第1章 序論 第2章 稲の生理 稲の発育史 第3章 出穂予測モデル 3-1 既存の発育予測モデル (1) 気温による予測モデル (2) 気温と日長による予測モデル 3-2 堀江らのモデル(1986)による出穂予測 (1) 最小二乗法 (2) 勾配法(最急降下法)によるモデルパラメータの決定 (3) シンプレックス法(単体法)によるモデルパラメータの決定 (4) 遺伝的アルゴリズムによるモデルパラメータの 決定 第4章 ニューラルネットワーク(NN)の理論 4-1 ニューラルネットワーク概説 4-2 NNを構築する素子の構造 (1) 神経細胞(ニューロン)の構造 (2) ニューラルの入出力関係の数式モデル化 (3) NNの構造 (4) NNの学習 第5章 ニューラルネットワークを用いた出穂予測モデルの 構築 第6章 出穂期の予測モデルによる移植日決定の結果 学習外データに対する精度に対する考察 第7章 結論

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