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J-GLOBAL ID：202202232801390812   整理番号：22A1088289

気象条件に基づく適切な作物の同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of Suitable Crop Based on Weather Condition

著者 (6件)： Sagana C. (Kongu Engineering College Perundurai,Department of Electronics and Instrumentation Engineering,Erode,India) ,  Keerthika P. (Kongu Engineering College Perundurai,Department of Electronics and Instrumentation Engineering,Erode,India) ,  Thangatamilan M. (Kongu Engineering College Perundurai,Department of Computer Science and Engineering,Erode,India) ,  Kamali R. (Kongu Engineering College Perundurai,Department of Electronics and Instrumentation Engineering,Erode,India) ,  Nanthini K. (Kongu Engineering College Perundurai,Department of Electronics and Instrumentation Engineering,Erode,India) ,  Maghathani S. (Kongu Engineering College Perundurai,Department of Electronics and Instrumentation Engineering,Erode,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCCI  ページ： 01-06  発行年： 2022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： 農業は国の経済発展に大きく寄与する。それは気候,土壌,肥料,洪水,降水,温度作物,殺虫剤,農薬および除草剤のような天候および環境因子に依存する。作物出力は,予測を困難にする様々な要因によって影響を受ける。作物生産の現状を決定するために,農業データに関する記述的研究を行うために,様々な機械学習アプローチを用いた。農家は,正確な作物生産予測モデルを用いて,それらを成長させ,成長させるかどうかを決定する。K最近傍,ランダムフォレスト,サポートベクターマシン,Naive Bayes,および決定ツリーアルゴリズムを利用して,機械学習モデルを訓練した。著者らのモデルに適合する最良のアルゴリズムを同定し,各モデルの精度を計算することによって行うべきである。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  降水 ,  洪水 ,  除草剤 ,  *農作物 ,  殺虫剤 ,  気候 ,  *気象条件 ,  ディシジョンツリー ,  機械学習 ,  予測モデル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 農家 ,  ランダムフォレスト ,  天候 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 気象条件 ,  作物 ,  同定