文献

J-GLOBAL ID：201702219091801373   整理番号：17A0144842

作物病の同定と溶液を勧告へのビッグデータ分析フレームワーク【Powered by NICT】

Big data analytics framework to identify crop disease and recommendation a solution

著者 (3件)： Kaur Rupinder (Punjabi University, Patiala) ,  Garg Raghu (Punjabi University, Patiala) ,  Aggarwal Himanshu (Computer Engineering, Punjabi University, Patiala, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICICT  ページ： 1-5  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 技術のためにデータは多くの分野における形質転換ビッグデータで置き換えた。急冷技術の進歩は,農業データはビッグデータの時代に入る原因となる。伝統的ツールと技法は,この大量のデータを蓄積し,分析することができなかった。型データ並列計算を貯蔵と解析パラダイムを解析するために必要である。ビッグデータ解析がこれに溶液として用いた。論文では症状の類似性に基づいて疾患を同定し,高い類似性に基づく解を推奨することを開発したビッグデータ解析農業フレームワーク。この目的を達成するためにHadoopおよび巣箱ツールを使用した。データを収集する,浄化と正常化した。データを実験報告書,Webサイトなどから収集したデータの洗浄である情報は,非構造化冗長データから抽出したが重要であることを行った。次の段階では正規化は,特徴を洗浄データから抽出し行った。正規化データはHDFSにアップロードし,巣箱で支持されたファイルを助ける。HiveQLである問い合わせ言語のようなSQLと農業データを分析した。農作物病害症状からみた病名を見つけて,そして歴史的データからの証拠に基づく解を開発した。結果は高度に使用済みまたは高症状類似性であることを溶液を推奨することに役立つであろうことをグラフの形で表した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 農業 ,  並列演算 ,  形質転換 ,  類似性 ,  構造形成 ,  急冷 ,  問い合わせ言語 ,  *農作物 ,  正規化
準シソーラス用語： 病名 ,  アップロード ,  Hadoop分散ファイルシステム ,  Webサイト ,  Hadoop ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  医用情報処理  (JE15030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 作物 ,  同定 ,  溶液 ,  勧告 ,  データ分析 ,  フレームワーク