農業実践例の大規模類似ネットワークに基づくナレッジベースの構築

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 18K11441
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 静岡県立大学
• 研究代表者: 大久保 誠也 静岡県立大学, 経営情報学部, 准教授 (90422576)
• 研究分担者: 斉藤 和巳 神奈川大学, 理学部, 教授 (80379544) ; 伏見 卓恭 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 助教 (80755702) ; 池田 哲夫 静岡県立大学, 経営情報学部, 教授 (60363727) ; 岩崎 清斗 静岡県工業技術研究所, 機械電子科, 主任研究員 (30615563)
• 研究期間 (年度): 2018-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: ナレッジベース / 農業環境データ / 時系列データ解析

研究成果の概要

本研究の目的は、農業における生産性向上などに貢献する知識断片を抽出する技術の確立である。そこで、本研究では、農業環境データの収集を行うとともに、以下の3つの目的に対し、手法の構築にとりくんだ。1) 類型化ならびに可視化手法。具体的には、類似した農業環境データを類型化してまとめる手法や、重要な部分を詳細に分析するヒストグラム構築方法等。2) ナレッジベースの構築手法。具体的には、データベースを構築するさいに必要となるデータを画像から自動取得する手法。3) 農業に影響を与える環境変化の抽出方法。具体的には、時系列データを解析し重要な変化点を検出する方法、ならびに危険予知手法等。

自由記述の分野

理論計算機科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究では、各目標について、以下のように新しい手法を提案した。1)農業環境データを分析するための可視化法を複数提案した。また、農業データに適用することで分析を行った。具体的には、農業データは1日に周期があるが、それを類型化する手法を提案した。また、重要な部分を自動的に解析し、その点を詳細に分析するヒストグラム構築法も提案した。2)農業環境の画像データを、適切に分類する手法を提案した。3)新しい時系列データ解析の手法を複数提案した。具体的には、中長期データから大きな変化を起こしている時点を自動抽出する手法や、直近のデータから危険を予測する手法を提案した。