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J-GLOBAL ID：202002238568614717   整理番号：20A0964864

機械学習技術を用いた灌漑における地下水変化モデリングのための新しい方法論【JST・京大機械翻訳】

A Novel Methodology for Modeling Ground Water Changes in Irrigation using Machine Learning Techniques

著者 (3件)： T K Sarakutty (Rayalaseema University,Kurnool,AP) ,  Kavitha S (Dayananda Sagar College of Arts, Science and Commerce,Bangalore,Karnataka) ,  Hanumanthappa M (Bangalore University,Bangalore,Karnataka)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIMIA  ページ： 230-235  発行年： 2020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： 地下水は,主要な農村地域における灌漑のための主要な坑井である。水は地球の必要な必要性であり,水の保存は最も挑戦的な問題として残っている。水システムは,世界中の農村収益性を強化することを支援し,農民が,降水不連続性と乾季によって提示された危険者に対して作物を緩衝することを経験している。浸水農業に対する淡水の接近性は,異なるセグメントからの水の収集に対する要求の上昇,環境変化による水接近性の移動,および水システムの自然効果に関する発達の発達により次第に強制されている。本論文では,潅がい目的,国内の利用および工業的利用に使用される地下水について考察した。灌漑に利用可能な地下水の最良の利用を計算し,ZeroRとM5 Rules M4.0を用いた結果で示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 降水 ,  地下水 ,  農業 ,  農民 ,  *灌漑 ,  地球 ,  農作物 ,  淡水 ,  坑井 ,  浸水 ,  農村 ,  乾季 ,  不連続性 ,  農業地区
準シソーラス用語： 環境変化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習技術 ,  灌漑 ,  地下水 ,  モデリング ,  方法論