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FAO AGRIS - Système international des sciences et technologies agricoles

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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))

Mots clés 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
Informations bibliographiques
Editeur
Pergamon/Elsevier Science Ltd
Pagination
p. 41-45
D'autres materias
Tecnicas de prediccion; Beta vulgaris var. saccharifera; Regression; Betterave sucriere; Metodos estadisticos; Technique de prevision; Methode statistique
Langue
anglais
Note
5 ref.
ISBN
0-08-043229-8
Source
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
Fournisseur de données

Cette notice bibliographique a été fournie par Department for Environment, Food and Rural Affairs

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