ニューラルネットワークによる品質評価モデルの開発（１７）

• 課題番号: 1999003157
• 研究機関名: 四国農業試験場（四国農試）
• 研究分担: 企連作物開発総合研究・果樹栽培研研技情報科総研１
• 研究期間: 継Ｈ１０～Ｈ１４
• 年度: 1999
• 摘要: カンキツ栽培における立地条件等（標高、傾斜、方位角、日照時間、土壌硬度、レキ含有率、葉色および結果量）を説明変数とし、収穫時の糖度および酸度を予測するモデルをニューラルネットワークにより開発した。その結果、早生品種における酸度および糖度寄与率は９年度ではそれぞれ０．７２， ０．９８、１０年度糖度ではそれぞれ０．７７， ０．９４であり、両年とも糖度の予測精度が高くなる傾向を示した。今後、予測モデルの特性を検証してより安定した予測モデルを開発するとともに、結果量などのカテゴリデータの取り扱いの検討や、糖酸度に大きく影響すると考えられる時期別の土壌水分を説明変数に組み入れるための調査を行う必要がある。
• カテゴリ: 傾斜地 中山間地域 土壌管理技術 品種 その他のかんきつ