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FAO AGRIS - Sistema Internacional para la Ciencia y Tecnología Agrícola

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Predictive modular neural networks methods for prediction of sugar beet crop yield

1999

Kehagias, A. | Panagiotou, H. | Maslaris, N. | Petridis, V. | Petrou, L. | Spais, V. (Hellenic Sugar Industry S.A., 34 Mitropoleos Street, GR-541-10 Thessaloniki (Greece))

Palabras clave de AGROVOC
beta vulgaris computer software crop yield forecasting logiciel neural networks programas de ordenador remolacha azucarera rendement rendement des cultures rendimiento rendimiento de cultivos statistical methods sugar beet yields
Información bibliográfica
Editorial
Pergamon/Elsevier Science Ltd
Paginación
p. 41-45
Otras materias
Tecnicas de prediccion; Beta vulgaris var. saccharifera; Regression; Betterave sucriere; Metodos estadisticos; Technique de prevision; Methode statistique
Idioma
Inglés
Nota
5 ref.
ISBN
0-08-043229-8
Fuente
Control applications and ergonomics in agriculture (CAEA '98): a proceedings volume from the IFAC Workshop, Athens, Greece, 14-17 June 1998, Sigrimis, N.Groumpos, P. (eds.).- Oxford (United Kingdom): Pergamon/Elsevier Science Ltd, 1999.- ISBN 0-08-043229-8
1999-08-15
AGRIS AP
Proveedor de Datos

Este registro bibliográfico ha sido proporcionado por Department for Environment, Food and Rural Affairs

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