In this paper, an automatic Smart I

In this paper, an automatic Smart Irrigation Decision Support System, SIDSS, is proposed to manage
irrigation in agriculture. Our system estimates the weekly irrigations needs of a plantation, on the basis
of both soil measurements and climatic variables gathered by several autonomous nodes deployed in
field. This enables a closed loop control scheme to adapt the decision support system to local perturbations
and estimation errors. Two machine learning techniques, PLSR and ANFIS, are proposed as reasoning
engine of our SIDSS. Our approach is validated on three commercial plantations of citrus trees located in
the South-East of Spain. Performance is tested against decisions taken by a human expert.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในกระดาษนี้ สมาร์ทชลประทานตัดสินใจสนับสนุนระบบอัตโนมัติ SIDSS เสนอในการจัดการชลประทานในการเกษตร ระบบประเมินความ irrigations รายสัปดาห์สวน บนพื้นฐานดินวัดและตัวแปรภูมิอากาศที่รวบรวม โดยหลายโหนที่ปกครองตนเองในการปรับใช้ฟิลด์ ทำให้รูปแบบในการควบคุมวงปิดปรับตัวการตัดสินใจสนับสนุนให้ระบบภายในชิ้นและการประเมินข้อผิดพลาด เทคนิคการเรียนรู้เครื่อง 2, PLSR และ ANFIS มีการนำเสนอเป็นเหตุผลเครื่องยนต์ของ SIDSS ของเรา เราจะตรวจสอบบนสามพาณิชย์ปลูกต้นส้มในใต้ตะวันออกของสเปน มีทดสอบประสิทธิภาพต่อการตัดสินใจดำเนินการ โดยผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เป็นสมาร์ทชลประทานระบบสนับสนุนการตัดสินใจอัตโนมัติ SIDSS, มีการเสนอในการจัดการ
ชลประทานในการเกษตร ระบบของเราประมาณการความต้องการ irrigations สัปดาห์ไร่บนพื้นฐาน
ของทั้งสองวัดดินและภูมิอากาศตัวแปรที่รวบรวมโดยโหนดตนเองนำไปใช้ในหลาย
สาขา ซึ่งจะช่วยให้รูปแบบการควบคุมวงปิดปรับตัวเข้ากับระบบการสนับสนุนการตัดสินใจที่จะเยี่ยงอย่างท้องถิ่น
และข้อผิดพลาดการประมาณค่า สองเทคนิคการเรียนรู้เครื่อง PLSR และ ANFIS จะเสนอเป็นเหตุผล
เครื่องยนต์ SIDSS ของเรา แนวทางของเราคือการตรวจสอบบนสามพื้นที่เพาะปลูกในเชิงพาณิชย์ของต้นไม้ส้มอยู่ใน
ตะวันออกเฉียงใต้ของสเปน ผลการดำเนินงานมีการทดสอบกับการตัดสินใจดำเนินการโดยผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์