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计算机科学 > 人工智能

arXiv:1206.1557v1 (cs)
[提交于 2012年6月7日 ]

标题: 使用分类技术的土壤数据分析和土壤属性预测

标题: Soil Data Analysis Using Classification Techniques and Soil Attribute Prediction

Authors:Jay Gholap, Anurag Ingole, Jayesh Gohil, Shailesh Gargade, Vahida Attar
摘要: 农业研究已经受益于自动化、数据挖掘等技术进步。 如今,数据挖掘被应用于广泛的领域,许多现成的数据挖掘系统产品和特定领域的数据挖掘应用软件都可以使用,但数据挖掘在农业土壤数据集中的应用仍是一个相对较新的研究领域。 如今与作物一起几乎全部收集的大量数据必须进行分析,并应充分加以利用。 本研究旨在使用数据挖掘技术对土壤数据集进行分析。 它重点在于使用各种可用算法对土壤进行分类。 另一个重要目的是使用回归技术预测未测试的属性,并实现自动土壤样本分类。
摘要: Agricultural research has been profited by technical advances such as automation, data mining. Today, data mining is used in a vast areas and many off-the-shelf data mining system products and domain specific data mining application soft wares are available, but data mining in agricultural soil datasets is a relatively a young research field. The large amounts of data that are nowadays virtually harvested along with the crops have to be analyzed and should be used to their full extent. This research aims at analysis of soil dataset using data mining techniques. It focuses on classification of soil using various algorithms available. Another important purpose is to predict untested attributes using regression technique, and implementation of automated soil sample classification.
评论: 4页,发表于《国际计算机科学问题杂志》,第9卷,第3期
主题: 人工智能 (cs.AI) ; 应用 (stat.AP); 机器学习 (stat.ML)
引用方式: arXiv:1206.1557 [cs.AI]
  (或者 arXiv:1206.1557v1 [cs.AI] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1206.1557
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Jay Gholap [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2012 年 6 月 7 日 17:28:20 UTC (259 KB)
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