機械学習システムC4.5を用いた地位指数の推定

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タイトル別名
  • Estimation of Site Indices with a Machine Learning System C4.5
  • キカイ ガクシュウ システム C4 5 オ モチイタ チイ シスウ ノ スイテイ

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本研究では,GISから得られた地形因子データをもとに,機械学習システムC4.5を用いてスギ林分での地位指数の推定を行うことを目的とする。地形因子データには,有効起伏量,露出度,有効貯留容量,累積流量の4因子を用い,機械学習システムの人力データとした。出力値の最大・最小値をもとに出力データのクラス区分を行い,3,5,7クラスの3通りおよび地位級を用いた4クラスの合計4通りを設定した。また,ニューラルネットワークモデルおよび重回帰モデルによる地位指数推定結果と比較した。その結果,分類精度および未知事例に対する推定精度の最高値は,それぞれ87.5%,66.6%であり,ニューラルネットワークモデルに比べ,若干推定精度は落ちるが,重回帰モデルに比べると良い結果を示した。また,プロダクション・ルール数も7以下と比較的少ないルールでモデルを構築することができた。

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