Data/hora: 25/06/2024 17:54:56

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