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9. 기상자료를 고려한 사일리지용 옥수수의 수량 예측에서 기계학습모델 FM과 DeepFM의 적합도 비교 Comparison of Fitness of Whole Crop Maize Yield Prediction According to Climate Data by Machine Learning Models FM and DeepFM

조현욱, 김민규, 이수안, 김지융, 김문주, 김병완, 성경일
  • 언어KOR
  • URLhttp://db.koreascholar.com/Article/Detail/398460
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한국초지조사료학회 학술대회논문집
2020년도 한국초지조사료학회 학술심포지엄 제 57회 학술발표회 (2020.09)
pp.150-151
한국초지조사료학회 (The Korean Society of Grassland and Forage Science)
키워드
Whole crop maizeClimate dataYield predictionMachine learning modelAccuracy evaluation
목차
<연구목적>
<재료 및 방법>
<결과 및 고찰>
저자
  • 조현욱(강원대학교 동물생명과학대학) | H. W. Jo (College of Animal Life Sciences, Kangwon National University)
  • 김민규(강원대학교 IT대학) | M. K. Kim (College of Information Technology, Kangwon National University)
  • 이수안(인하대학교 VOICE AI 연구소) | S. A. Lee (VOICE AI Laboratory, Inha University)
  • 김지융(강원대학교 동물생명과학대학) | J. Y. Kim (College of Animal Life Sciences, Kangwon National University)
  • 김문주(강원대학교 동물자원공동연구소) | M. J. Kim (Institute of Animal Resources, Kangwon National University)
  • 김병완(강원대학교 동물생명과학대학) | B. W. Kim (College of Animal Life Sciences, Kangwon National University)
  • 성경일(강원대학교 동물생명과학대학) | K. I. Sung (College of Animal Life Sciences, Kangwon National University)