Penerapan Metode Certainty Factor untuk Mendiagnosa penyakit Tanaman Tomat
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tomatoes are plants that were first discovered in South America, closely related to eggplant, potatoes and peppers. Tomato is a fruit that has an attractive red color and is rich in vitamins such as vitamin C. So it is not wrong if tomatoes are very useful for maintaining the body's immune system. Each 100 grams of tomatoes contains 20 calories of calories, 1 gram of protein, 0.3 grams of fat, 4.2 grams of carbohydrates, 5 milligrams of calcium, carotene (vitamin A) 1500 SI, thiamin (vitamin B) 60 micrograms, ascorbic acid (vitamin C). ) 40 milligrams, phosphorus 27 milligrams, iron 0.5 milligrams, potassium 360 milligrams. Tomatoes are also vegetables or ingredients for cooking that are sought after by people to meet their daily needs. This makes the supply of tomatoes from farmers is always in shortage. The lack of supply of tomatoes in the market is caused by a decrease in tomato production or yields. This decrease in production was caused by several obstacles, one of the obstacles that caused crop failure was due to disease. Disease attacks on tomato plants can occur from planting to harvest. Diseases that often attack penicillin plants are sptoria leaf spot, anthracnose fruit bud, fusarium and verticium wilt, brown spot and late blight. Therefore, to handle this, of course, sufficient knowledge is needed to deal with and deal with pests and diseases in tomato plants appropriately. To overcome this, it is necessary to build a system that can diagnose diseases in tomato plants. So that farmers are able to overcome and deal with pests and diseases on tomato plants appropriately. Researchers have done a lot of research by building an expert system to diagnose a disease. With the results of research, an expert system is designed to assist farmers and agricultural extension workers in detecting diseases in soybean and rice plants. From the results of tests that have been carried out using an expert system, 14 different cases in the field are then cross-checked with the results of expert analysis and have a suitability of 93%.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle