Integração da extração de dados com o sistema baseado no conhecimento - Fentahun, Melsew Belachew
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A indústria agrícola é vital para o bem-estar económico de um país, mas as doenças das culturas constituem um grande desafio. As culturas de pimento exigem uma atenção especial devido a preocupações com doenças. A extração de dados tem sido utilizada para a identificação de doenças das culturas, mas carece de utilização de conhecimentos. Um estudo integra a extração de dados com sistemas baseados no conhecimento para o diagnóstico e tratamento de doenças das culturas de pimento. Foram efectuadas experiências utilizando quatro algoritmos denominados JRip, PART, J48 e REPTree no conjunto de…mehr

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Produktbeschreibung
A indústria agrícola é vital para o bem-estar económico de um país, mas as doenças das culturas constituem um grande desafio. As culturas de pimento exigem uma atenção especial devido a preocupações com doenças. A extração de dados tem sido utilizada para a identificação de doenças das culturas, mas carece de utilização de conhecimentos. Um estudo integra a extração de dados com sistemas baseados no conhecimento para o diagnóstico e tratamento de doenças das culturas de pimento. Foram efectuadas experiências utilizando quatro algoritmos denominados JRip, PART, J48 e REPTree no conjunto de dados de pimentos. Todas as experiências para cada algoritmo foram realizadas com 9927 instâncias e quatro classes, nomeadamente tipos de doenças da cultura: fungos, insectos, vírus e bactérias. Os algoritmos de classificação foram utilizados para desenvolver um modelo de previsão e a representação do conhecimento baseada em regras foi empregue para diagnosticar e tratar a cultura. O desempenho do sistema foi testado com peritos do domínio e com a aceitação do utilizador, com resultados promissores de 90,5 e 86,8%, respetivamente, com uma precisão e uma recuperação médias de 96% e 97,2% do resultado global do desempenho.
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Autorenporträt
Professeur d'université passionné, désireux d'inspirer les étudiants grâce à des méthodes d'enseignement novatrices. Engagé à favoriser un environnement d'apprentissage dynamique qui combine la théorie avec des applications du monde réel. Enthousiaste à l'idée de cultiver l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et la science des données pour la prochaine génération de leaders dans le domaine de la technologie.