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J-GLOBAL ID：201802226617049001   整理番号：18A1131316

データマイニング予測に基づく早期サクラ果実病原体病検出【JST・京大機械翻訳】

Early cherry fruit pathogen disease detection based on data mining prediction

著者 (4件)： Ilic Milos (Faculty of Technical Science, Kosovska Mitrovica, University of Pristina, 38 220 Kosovska Mitrovica, Kneza Milosa 7, Serbia) ,  Ilic Sinisa (Faculty of Technical Science, Kosovska Mitrovica, University of Pristina, 38 220 Kosovska Mitrovica, Kneza Milosa 7, Serbia) ,  Jovic Srdjan (Faculty of Technical Science, Kosovska Mitrovica, University of Pristina, 38 220 Kosovska Mitrovica, Kneza Milosa 7, Serbia) ,  Panic Stefan (Faculty of Technical Science, Kosovska Mitrovica, University of Pristina, 38 220 Kosovska Mitrovica, Kneza Milosa 7, Serbia)
資料名： Computers and Electronics in Agriculture  (Computers and Electronics in Agriculture)
巻： 150  ページ： 418-425  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0337A  ISSN： 0168-1699  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日の世界は情報通信技術に大きく依存している。これらの技術は人間の生活と仕事の異なる分野で使用されている。各日において,情報通信技術の可能な応用例が多く発見されている。多くの場合,計算機科学は数学的背景を持つ複雑な問題を解くために用いられる。農業における最も重要で挑戦的な仕事は植物保護である。これは,その複雑さと特定の感染条件が満たされた時に予測できる特殊化されたツールの欠如によるものである。本論文において,著者らは,可能性のある果実疾患感染のデータ処理と予測のために異なる数学的手法を用いた。6つの重要な気象変数と年の月を表す1つの変数を予測変数として選択した。実装した技術を,最良を選択するために互いに比較した。予測には,チェリー果実の2つの最も重要な病害:Monilinia lxaとCoccomyces hiemalisが含まれている。本研究で使われたデータセットは,セルビアのToplica地域で収集された8年間の期間のデータを含んでいる。最良の予測精度は95.8%である。さらに,同じ実行方法は,データが知られている他の果実種や他の病気にも適用できる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 植物防疫 ,  計算機科学 ,  データ処理 ,  セルビア共和国 ,  *病原体 ,  桜桃 ,  感染 ,  *予測 ,  判別分析 ,  農業 ,  *データマイニング
準シソーラス用語： 予測精度 ,  病害 ,  気象変数 ,  情報通信技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データマイニング ,  MATLAB ,  線形回帰 ,  分類木 ,  判別分析

分類 (2件)： 果樹  (FC03042G) ,  果実とその加工品  (FJ11030Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： データマイニング ,  予測 ,  早期 ,  サクラ ,  果実 ,  病原体