La industria agrícola es vital para el bienestar económico de un país, pero las enfermedades de los cultivos constituyen un reto importante. Los cultivos de pimienta requieren una atención especial debido a las enfermedades. La minería de datos se ha utilizado para la identificación de enfermedades de los cultivos, pero carece de la utilización de conocimientos. Un estudio integra la minería de datos con sistemas basados en el conocimiento para el diagnóstico y tratamiento de las enfermedades de los cultivos de granos de pimienta. Se realizaron experimentos utilizando cuatro algoritmos denominados JRip, PART, J48 y REPTree en el conjunto de datos de pimientos. Todos los experimentos para cada algoritmo se realizaron con 9927 instancias y cuatro clases: Hongos, Insectos, Virus y Bacterias. Se utilizaron algoritmos de clasificación para desarrollar un modelo predictivo y se empleó una representación del conocimiento basada en reglas para diagnosticar y tratar el cultivo. El rendimiento del sistema se probó con expertos en la materia y la aceptación de los usuarios, con resultados prometedores del 90,5 y el 86,8 %, respectivamente, con una media de Precisión y Recall del 96 % y el 97,2 % de rendimiento global.
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