Machine learning in agroecology : From simulation models to co-existence rules

Langue : anglais

Edité par LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011

3845471336 / 9783845471334

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Simulation models are a widely used tool for modelling systems for which it is hard to obtain real data. However, the simulation models are usually complex and it is not an easy task to induce new knowledge and find relationships and dependencies among different parts of the simulation model. Previous attempts to analyze the outputs from simulation models were mainly focused on speeding up the simulation process. In this monograph we are proposing a methodology for analyzing results of complex simulation models. The methodology combines simulation outputs, background knowledge, and machine learning, to obtain new and interesting knowledge about a certain problem of interest. We apply our methodology to three different simulation models that simulate the co-existence between genetically-modified and conventional crops at different levels. The induced machine learning models provide us with new co-existence knowledge about the positive and negative influences on the co-existence between genetically-modified and conventional crops. The results encourage us to try the same methodology on different types of simulation models and different scientific areas.…

N° de réf. du vendeur 9783845471334

Titre
Machine learning in agroecology : From simulation models to co-existence rules
Auteur
Aneta Trajanov
Éditeur
LAP LAMBERT Academic Publishing
Année de publication
2011
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3845471336
ISBN à 13 chiffres
9783845471334
Poids de l'article
227 grammes
Dimensions
220x150x9 mm

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