서울대학교 빅데이터 지식정보플랫폼
전체 메뉴
AI 검색
최근 확인한 콘텐츠
1건 더보기
loading...
반출리포트 생성
논문 목록
Machine learning methods to predict the cultivation age of Panacis Quinquefolii Radix
저자
Hu X.,Yan H.,Wang X.,Wang Z.,Li Y.,Zheng L.,Yang J.,Jing W.,Cheng X.,Wei F.,Ma S.
학술지명
Chinese Medicine (United Kingdom)
출판/발행연도
2021
주제
요약
본 연구는 미국 인삼의 재배 연수를 예측하기 위해 머신러닝 방법을 활용했습니다. 9가지 물리화학적 특징을 기반으로 구축된 예측 모델 중 다층 퍼셉트론(MLP) 모델이 가장 우수한 예측 성능을 보였으며, 적용 영역을 통해 예측 신뢰도를 높일 수 있었습니다.
연관 콘텐츠
LikeSNU에서 의미기반으로 분석하여 연관된 자료를 추천해드립니다.
-
Age-period-cohort analysis : new models, methods, and empirical applications
-
Forest growth and yield modeling
-
Molecular marker systems in plant breeding and crop improvement
-
Trends and Advances in Information Systems and Technologies : Volume 3
-
A practical guide to age-period-cohort analysis : the identification problem and beyond
-
Association mapping in plants
-
Plant aging : basic and applied approaches
-
Age-period-cohort models : approaches and analyses with aggregate data
-
Statistical rethinking : a bayesian course with examples in R and Stan
-
Data and models in action : methodological issues in production ecology
-
Breeding strategies for sustainable forage and turf grass improvement
-
An Introduction to Mathematical Epidemiology
-
Advances in intelligent data analysis : third international symposium, IDA-99, Amsterdam, The Netherlands, August 1999 : proceedings
-
Modelling and parameterization of the soil-plant-atmosphere system : a comparison of potato growth models
-
Working with dynamic crop models : evaluating, analyzing, parameterizing, and Application
-
Food from dry lands
-
Parameters for pesticide QSAR and PBPKPD models for human risk assessment
-
An introduction to generalized linear models
-
An introduction to generalized linear models
-
Agricultural systems management : optimizing efficiency and performance
이전
다음
이전
다음
이전
다음