دانلود مقاله انگلیسی رایگان:رویکرد داده کاوی مبتنی بر ترکیب شیمیایی پوست انگور برای ارزیابی کیفیت و پیش بینی قابلیت ردیابی انگور - 2019
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی داده کاوی رایگان
  • Data mining approach based on chemical composition of grape skin for quality evaluation and traceability prediction of grapes Data mining approach based on chemical composition of grape skin for quality evaluation and traceability prediction of grapes
    Data mining approach based on chemical composition of grape skin for quality evaluation and traceability prediction of grapes

    دسته بندی:

    داده کاوی - data mining


    سال انتشار:

    2019


    عنوان انگلیسی مقاله:

    Data mining approach based on chemical composition of grape skin for quality evaluation and traceability prediction of grapes


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    رویکرد داده کاوی مبتنی بر ترکیب شیمیایی پوست انگور برای ارزیابی کیفیت و پیش بینی قابلیت ردیابی انگور


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Computers and Electronics in Agriculture, 162 (2019) 514-522: doi:10:1016/j:compag:2019:04:043


    نویسنده:

    Brenda V. Canizoa, Leticia B. Escuderoa, Roberto G. Pelleranob, Rodolfo G. Wuillouda,⁎


    چکیده انگلیسی:

    The knowledge of wine origin is an important aspect in winemaking industries due to the Denomination of Controlled Origin. In this work, a data mining algorithms comparison study of grape-skin samples from five regions of Mendoza, Argentina, and builds classification models capable of predicting provenance based on multi-elemental composition, were developed. Inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) was used to determine 29 elements (Ag, As, Ce, Co, Cs, Cu, Eu, Fe, Ga, Gd, La, Lu, Mn, Mo, Nb, Nd, Ni, Pr, Rb, Sm, Te, Ti, Tl, Tm, U, V, Y, Zn and Zr). Four classification techniques, including multinomial logistic regression (MLR), knearest neighbors (k-NN), support vector machines (SVM), and random forests (RF) were assessed. The best results were achieved for SVM and RF models, with 84% and 88.9% prediction accuracy, respectively, on the 10- fold cross validation. The RF variable importance showed that Rb (rubidium) was the most relevant components for prediction.
    Keywords: Machine learning | Grape-skins | Mineral content | Provenance


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 9
    حجم فایل: 719 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 2825 :::::::: بازدید دیروز: 3084 :::::::: بازدید کل: 5909 :::::::: افراد آنلاین: 51