In Taihu Lake of Jiangsu Province,

In Taihu Lake of Jiangsu Province, based on SST data, a mixed long-term prediction
model of wheat scab was developed using a method of artificial neural networks [14]. In the 1990s, based on statistical learning theory,
a new machine learning method called a support vector machine
(SVM)was proposed by Vapnik [15]. SVM can be better used to promote
comparedwith the traditional learningmachines, but currently, the SVM
model is rarely applied in forecasting crop diseases.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในทะเลสาบไท่หูของมณฑล อิง SST ข้อมูล การคาดการณ์ระยะยาวแบบผสมรูปแบบของข้าวสาลี scab ถูกพัฒนาขึ้นโดยใช้วิธีการของเครือข่ายประสาทเทียม [14] ในปี 1990 อิงทฤษฎีการเรียนรู้ทางสถิติเครื่องใหม่การเรียนรู้วิธีที่เรียกว่าเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน(SVM) ถูกเสนอ โดย Vapnik [15] SVM สามารถใช้เพื่อส่งเสริมcomparedwith learningmachines การแบบดั้งเดิม แต่ในปัจจุบัน SVMไม่ค่อยมีใช้แบบจำลองในการคาดการณ์โรคพืช

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในทะเลสาบไท่หูของจังหวัด Jiangsu บนพื้นฐานของข้อมูล SST, การคาดการณ์ในระยะยาวผสม
รูปแบบของตกสะเก็ดข้าวสาลีได้รับการพัฒนาโดยใช้วิธีการของเครือข่ายประสาทเทียม [14] เป็น ในปี 1990 บนพื้นฐานของทฤษฎีการเรียนรู้ทางสถิติ
วิธีการเรียนรู้ของเครื่องใหม่ที่เรียกว่าเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน
(SVM) ถูกเสนอโดย Vapnik [15] SVM สามารถนำมาใช้ดีกว่าที่จะส่งเสริม
เทียบกับ learningmachines แบบดั้งเดิม แต่ปัจจุบัน SVM
รูปแบบถูกนำไปใช้น้อยมากในโรคพืชการคาดการณ์