Ertragsvorhersage für Weizen durch Clustering und neuronale Netze

La prévision des rendements agricoles à l'aide d'outils et de techniques de data mining est l'un des nouveaux domaines de recherche des dernières années. Le data mining est un domaine de recherche émergent dans l'analyse des rendements des cultures. La prévision des rendements est un sujet très important en agriculture. Différents facteurs saisonniers, économiques et biologiques influencent la production végétale, mais des changements imprévisibles de ces facteurs entraînent d'importantes pertes pour les agriculteurs. Le développement de meilleurs systèmes pour prévoir l'efficacité modifiée sous différentes conditions climatiques peut aider les agriculteurs et leurs équipes dans l'initiative essentielle en agronomie et en sélection des cultures. Dans le domaine agricole, un cadre efficace est nécessaire pour pouvoir prévoir et améliorer le produit partout dans le monde. En raison de l'inaccessibilité des informations appropriées, la qualité polyvalente des attentes concernant les produits est élevée, ce qui influence la nature des prévisions. Dans le data mining, le regroupement d'informations est le principal progrès dans l'extraction d'informations rentables. Ce livre décrit un cadre pour les prévisions de trim en utilisant des stratégies de fuzzy-bunching et des systèmes neuronaux.