ニューラルネットワークによる植物生体電位を用いた光合成速度推定の精度改善

カテゴリ: 部門大会

論文No: 25am2-PS-087

グループ名: 第33回「センサ・マイクロマシンとその応用システム」シンポジウム論文集

発行日: 2016/10/17

タイトル(英語): Accuracy improvement of photosynthetic rate estimation using plant biological potential by neural network

著者名: 安藤 毅(東京電機大学),長谷川 有貴(埼玉大学),五十嵐 洋(東京電機大学),篠田 宏之(東京電機大学),六倉 信喜(東京電機大学)

キーワード: 植物生体電位,ニューラルネットワーク,光合成,植物工場,環境計測

要約(日本語): 本研究では，植物生体電位情報を光合成の評価に利用する際に，生体電位に影響を与える様々な環境要素情報と合わせて解析することによって，光合成速度の評価精度の向上が可能であると考えた。解析の手法として機械学習の一種であるニューラルネットワークを用い，植物生体電位情報と複数の環境情報をニューラルネットワークの入力データとし，出力データを光合成速度として，光合成速度の推定精度の検討を行った。

要約(英語): Bioelectric potential response is expected to the method of evaluating plant activity such as photosynthetic rate. However, its evaluating not reached to practical accuracy. In this paper, we estimated photosynthetic rate of plant using neural network. On this neural network, we used plant bioelectric potential response as input data and we also used environment data as input data to improve estimation accuracy.

PDFファイルサイズ: 764 Kバイト