کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6539520 | 1421100 | 2018 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Machine learning approaches for early prediction of adult wool growth and quality in Australian Merino sheep
ترجمه فارسی عنوان
روش های یادگیری ماشین برای پیش بینی اولیه رشد و کیفیت پشم بزرگسالان در گوسفند مرینو استرالیا
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
فراگیری ماشین، پیش بینی، گوسفند، پشم، قطر فیبر، قدرت مرکب،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Artificial Neural Networks (NN), Model Tree (MT) and Bagging (BG) were used to carry out these predictions and their performance was compared with Linear Regression (LR) as the gold standard of prediction. The NN method had the poorest performance in all five traits. MT and BG had very similar performance and for a number of practical reasons, our method of choice was MT for early prediction of adult wool traits. The correlation coefficients of MT predictions were 0.93, 0.90, 0.94, 0.81 and 0.59 with Mean Absolute Error of 0.48â¯kg, 0.41â¯kg, 0.92â¯Âµm, 6.91â¯mm and 6.82â¯N/ktex, for predicting aGFW, aCFW, aFD, aSL, and aSS respectively.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers and Electronics in Agriculture - Volume 148, May 2018, Pages 72-81
Journal: Computers and Electronics in Agriculture - Volume 148, May 2018, Pages 72-81
نویسندگان
S. Shahinfar, L. Kahn,