講演情報
[11a-PA3-14]機械学習を用いた植物の蒸散量推定に向けた電気化学インピーダンス特性の検討
〇梅本 遥介1、杉山 睦1,2 (1.東理大 創域理工、2.東理大 総研)
キーワード:
植物、蒸散、電気化学インピーダンス特性
本研究では、葉柄から観測されるEIS特性と蒸散量との関係を評価した。また、EISデータを用いて蒸散量の推定・解析を機械学習で行い、モデルの推定精度および各説明変数の重要度を検討した。
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植物、蒸散、電気化学インピーダンス特性
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