Đang tải...
Predicting rice blast disease: machine learning versus process-based models
BACKGROUND: In this study, we compared four models for predicting rice blast disease, two operational process-based models (Yoshino and Water Accounting Rice Model (WARM)) and two approaches based on machine learning algorithms (M5Rules and Recurrent Neural Networks (RNN)), the former inducing a rul...
Đã lưu trong:
| Xuất bản năm: | BMC Bioinformatics |
|---|---|
| Những tác giả chính: | , , , , , |
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
BioMed Central
2019
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6806664/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31640541 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1186/s12859-019-3065-1 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|