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＜Bachelor Thesis＞
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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| 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 |
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| File | FileType | Size | Views | Description |
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37501
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1.05 MB | 1,820 |
Details
| Record ID | |
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| Peer-Reviewed | |
| Created Date | 2015.04.02 |
| Modified Date | 2021.03.15 |