Age Classification of Rice Seeds in Japan Using Gradient-Boosting and ANFIS Algorithms.

Rathnayake, Namal; Miyazaki, Akira; Dang, Tuan Linh; Hoshino, Yukinobu

Rathnayake, Namal; Miyazaki, Akira; Dang, Tuan Linh; Hoshino, Yukinobu.

Afiliación

Rathnayake N; School of Systems Engineering, Kochi University of Technology, Kochi 782-8502, Japan.
Miyazaki A; Faculty of Agriculture, Kochi University, Kochi 780-8072, Japan.
Dang TL; School of Information and Communications Technology, Hanoi University of Science and Technology, No. 1, Dai Co Viet Road, Hanoi 100000, Vietnam.
Hoshino Y; School of Systems Engineering, Kochi University of Technology, Kochi 782-8502, Japan.

Sensors (Basel) ; 23(5)2023 Mar 05.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36905032

Asunto(s)

Oryza; Humanos; Anciano; Oryza/química; Japón; Algoritmos; Semillas/química; Aprendizaje Automático

Palabras clave

ANFIS; CatBoost; Japanese rice; LightGBM; XGBoost; age classification; cascaded-ANFIS; machine learning

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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Oryza Tipo de estudio: Prognostic_studies Límite: Aged / Humans País/Región como asunto: Asia Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Japón

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