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生物学、農学、栄養学（10論文）
Pixel clustering in spatial data mining; an example study with Kumeu wine region in New Zealand
Shanmuganathan, S. (2013).
ワイン産地を記述する437,888ピクセルが、ニュージーランドのGISマップ上で識別されます。 その後、Viscovery SOMineを使用して、景観、微気候および土壌特性の対応するジオコーディングされたデータに関してピクセルがクラスタリングされます。 詳細なマイクロスケール分析のために、Kumeuワイン産地に属するピクセルが選択され、別の自己組織化マップモデルが計算され、一般モデルと比較されます。
Computer aided identification of biological specimens using self-organizing maps
Dean, E. J. (2003).
この修士論文は、さまざまなアカシア種の正確な分類に関係しています。 部分的な情報を特にうまく扱うため、自己組織化マップがこの目的のために選択されました。 Viscovery SOMineは論文全体を通していくつかの分類モデルを計算し、アカシア種の分類学におけるつながりを分析するために使用されています。
Modelling the seasonal climate effects on grapevine yield at different spatial and unconventional temporal scales
Shanmuganathan, S., Sallis, P., & Narayanan, A. (2010).
この論文では、微気候とぶどう収量とワイン品質の関係を調べています。 Viscovery SOMineは、品質に応じて異なるヴィンテージをクラスタリングし、対応する気象データを視覚化するために使用されます。 自己組織化マップの結果は、回帰および識別分析と比較されます。
Metabolite profiling of spinach (Spinacia oleracea L.) leaves by altering the ratio of NH4+ / NO3- in the culture solution
Okazaki, K., Oka, N., Shinano, T., Osaki, M., & Takebe, M. (2009). Soil science and plant nutrition, 55(4), 496-504.
ホウレンソウの葉の代謝産物プロファイルに対する異なる窒素供給者の影響が分析されています。 Viscovery SOMineを用いてクラスタ分析を行い、同定された53種類の代謝産物を6つの異なるクラスターに分類します。
Use of neural networks to detect minor and major pathogens that cause bovine mastitis
Hassan, K. J., Samarasinghe, S., & Lopez-Benavides, M. G. (2009). Journal of dairy science, 92(4), 1493-1499.
Viscovery SOMineと多層パーセプトロンが、4852個の牛乳試料中の細菌病原体を検出するために使用されています。 Viscoveryモデルは、従来の微生物学的方法の結果とのより良い一致を提供し、初期の段階でウシ乳腺炎を検出するために将来のインライン搾乳システムに使用できます。
Differences in the Metabolite Profiles of Spinach (Spinacia oleracea L.) Leaf in Different Concentrations of Nitrate in the Culture Solution
Okazaki, K., Oka, N., Shinano, T., Osaki, M., & Takebe, M. (2008). Plant and cell physiology, 49(2), 170-177.
756/5000 窒素を使用する能力が異なる2つの品種を比較すると、ホウレンソウ組織に対する窒素レベルの影響を評価するために、ガスクロマトグラフィー - 質量分析法を使用する代謝物プロファイリングが使用されています。 Viscovery SOMineを使用した自己組織化マップ（SOM）解析は、成熟したホウレンソウ葉の代謝物の変化を記述するために使用されます。 PCAとSOMが、代謝産物が植物窒素含有量に正または負のいずれかで相関する2つのタイプに大別されることを明らかにします。 植物窒素含量の一般的およびホウレンソウの特異的な側面を含むシンプルで協調した代謝流は、包括的な代謝プロファイリングによるホウレンソウに対する環境影響の検出などの将来の研究において有用と思われます。
Individuality of wing patterning in giant honey bees (Apis laboriosa)
Kastberger, G., Radloff, S., & Kranner, G. (2003). Apidologie, 34(3), 311-318.
この研究は、単一のApis laboriosaコロニーの個々のワーキングハチがそれらの羽パターンだけで再同定できるかどうかを調べています。 再識別は、認識のプロトコル（モデルの訓練とテストのためのデータが白色雑音と等しいかまたはわずかに変更されている）および予測（テストデータは未知）を使用して、自己組織化マップ（SOM）再分類および従来の判別分析により実行されています。翼形状のSOM認識は、DAに起因するものよりも堅牢であることが判明しています。 SOM予測能力は、4つのテスト-トレーニングのデータ比を用いてテストされ、2段階再分類プロトコルの下で90％に達します。
Breeding Rubus cultivars for high anthocyanin content and high antioxidant capacity
McGhie, T. K., Hall, H. K., Ainge, G. D., & Mowat, A. D. (2001, July). In VIII International Rubus and Ribes Symposium 585 (pp. 495-500).
HortResearch Rubusクローンからのアントシアニン含量および抗酸化活性を評価し、多様な範囲のアントシアニンおよび総アントシアニン含量が報告されています。 これらのデータは、既存の品種よりも著しく高いアントシアニン含量および抗酸化能を有する高健康Rubus農産物の商業生産を改善するために使用することができます。
Visualization of multiple influences on ocellar flight control in giant honeybees with the data-mining tool Viscovery SOMine
Kastberger, G., & Kranner, G. (2000). Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 32(1), 157-168.
Viscovery SOMineは、巨大なミツバチにおける自由飛行行動に関するocellarシステムの複数の影響を分析し、視覚化するために使用されます。 ocelliの閉塞は、飛行場内の飛行目標、外乱のレベル、および蜂の位置に関して、反応性を配向させることに影響を与えます。 オクルージョンは光軸を誘発し、方向付けを不正確にし、動機付けの設定に依存します。 Ocelliは、センタリングや飛行キネティクスのような能力を強制し、姿勢や飛行コースを独立して制御することによって、環境要求に対する戦略を調整することを許可します。
Visualising spatial patterns in fruit quality and productivity of persimmon orchards using self organising maps
Mowat, A. (2000).
ニュージーランドの24種の柿果樹園からの2つの季節にわたって得られた果物品質および生産性のデータセットを分析しています。 Viscovery SOMineは、各果樹園の複製から得られた入力特性（緯度、経度、および栽培地域）から2000ノードの自己組織化マップ（Kohonen、1997）を構築するために使用されます。 果樹の品質と樹木の生産性を地図上に描くことにより、果樹園の間の空間パターンを観察することができます。 さらに、地理的気象ステーションからの気象データがマップに関連付けられています。
