ｃ．多様かつ不斉一なデータの融合によるデータマイニング技術の開発

• 課題番号: 2008010639
• 研究機関名: 農業・食品産業技術総合研究機構
• 研究分担: （独）農業・食品産業技術総合研究機構,中央研,データマイニング研究チーム
• 協力分担関係: AIT(タイ); IITB(インド); 千葉県農林総合研究センター; 生物資源研究所; 森林総合研究所
• 研究期間: 2006-2010
• 年度: 2008
• 摘要: １）農林水産研究情報総合センターが21年度よりAMeDASデータベースの提供を中止することになり、これまでに開発した多くのプログラムにおいて同気象データを獲得できなくなる。そこで、予定を変更して新規にAMeDASデータベースを構築した。２）19年度に開発した専門用語を文章から自動抽出する方法を用いてFAOのシソーラスAGRVOCに新たな用語を追加した。また、専門用語間の関連の抽出を行い、約48,000語からなる日本語農業シソーラスを作成した。この結果コンピュータが専門語として認識できない語の出現率を約30％減少させることができ、農業に関する文章の解析精度が改善した。意味概念に基づき分散するテキストデータを自動的に統合するために必要となる用語集を作成した。３）ほ場から大量の画像および数値データをリアルタイムに収集するフィールドサーバのデータ収集システムをクラスタ化して長期運用を可能とした。４）遺伝子型情報・表現型情報統合評価解析手法に関しては、大麦の遺伝資源の全領域分子マーカデータを利用して育種結果を推定し、効果的な交配組み合わせを予想するためには、ベイズ回帰およびリッジ回帰が有効であることを確認した。５）画像と他のデータマイニング手法を組み合わせた解析の一例として、稲の玄米粒型の変異と遺伝子情報をあわせてデータマイニングを行い、粒形に関与している遺伝子に強く連鎖していると思われるマーカーを検出した。６）分散する気象情報・観測情報等を統合・融合し、80％前後の予測精度を持つウンカ類の高精度飛来予測情報提供システムを開発した。登録した都道府県にウンカの飛来が予測されると電子メールで通知し、メール受信者はリンク先の飛来予測図を参照して、飛来時刻、飛来地域、飛来源の予測情報を得ることができる。また、過去の予測図と飛来の解析図を検索可能で、利用者は飛来解析に利用できる。本情報については、21年度より日本植物防疫協会を通じて会員に提供される。７）データマイニングの基盤となる回帰手法・判別手法の開発では、回帰モデルにおいてクロスバリデーションの結果が安定しないデータに対して、ダブル・クロスバリデーションによる最適化で均等な重み付けを行った方が、精度良く推定できることを確認した。また、群判別をより精度良く行うための判別モデルのパラメータを決定する手法を改良した。
• カテゴリ: 育種 遺伝資源 大麦 管理システム しそ データベース