Data/hora: 25/06/2024 06:52:54

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 25/02/2015
Data da última atualização: | 21/01/2020
Autoria: | THAMADA, T. T.; MEIRA, C. A. A.
Afiliação: | THIAGO TOSHIYUKI THAMADA, Unicamp; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA.
Título: | Desenvolvimento de ensembles para predição da taxa de progresso da ferrugem do cafeeiro durante seu período crítico de progresso.
Ano de publicação: | 2014
Fonte/Imprenta: | In: MOSTRA DE ESTAGIÁRIOS E BOLSISTAS DA EMBRAPA INFORMÁTICA AGROPECUÁRIA, 10., 2014, Campinas. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2014.
Páginas: | p. 79-83.
Idioma: | Português
Conteúdo: | Neste trabalho será realizada uma instância de descoberta de conhecimento em bases de dados Knowledge Discovery in Databases (KDD), a partir de dados meteorológicos e de incidência da doença.
Palavras-Chave: | Data mining; Knowledge Discovery in Databases (KDD); Mineração de dados; Modelagem de doença de planta.
Thesagro: | Café; Hemileia Vastatrix.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/118701/1/064-14.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (18322-1) - UMT - RA - DD -  -  -  - DIS