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.
Autorenporträt
Profesor universitario apasionado dedicado a inspirar a los estudiantes mediante métodos de enseñanza innovadores. Comprometido con el fomento de un entorno de aprendizaje dinámico que combina la teoría con aplicaciones del mundo real. Entusiasmado por cultivar la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático, el Aprendizaje Profundo y la Ciencia de Datos para la próxima generación de líderes tecnológicos.