Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 23
 İndirme 3
Fertilizers Recommendation System For Disease Prediction Using Improved SVM
2022
Dergi:  
İlköğretim Online
Yazar:  
Özet:

Agriculture is several of the key industries that affect a nation's industrial prosperity. Most people in countries like India rely on agriculture to make a living. Numerous innovations are being incorporated into farming to make it simpler for growers to cultivate and increase their production, such as Neural and machine learning methodologies. The relevant functionalities are performed in this article's software: cultivar recommendations, fertilizer suggestions, and phytopathogens forecasting, correspondingly. One of the main causes of decreases in the amount and quality of food products is vegetation diseases, particularly on the stems. If a plant has a crop disease in the context of agriculture, this stunts the progress of the farming level. Identifying plant diseases is a crucial part of preserving crops. Following pre-processing with thresholding, segmentation is conducted using the Guided Active Contour approach, and ultimately, a Support Vector Machine is used to identify the crop diseases. To propose fertiliser, the illness similarity metric is employed.

Anahtar Kelimeler:

0
2022
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










İlköğretim Online

Alan :   Eğitim Bilimleri

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 6.985
Atıf : 19.840
2023 Impact/Etki : 0.025
İlköğretim Online