Розроблення класифікаційної моделі для програмного забезпечення потреб агрономії

Abstract

Бакалаврська робота на тему - Розроблення класифікаційної моделі для програмного забезпечення потреб агрономії. Метою роботи є розроблення класифікаційної моделі для програмного забезпечення потреб агрономії на основі ансамблевих методів машинного навчання з метою підвищення ефективності аналізу агроекологічних даних та автоматизації процесу підтримки прийняття рішень. Об’єктом дослідження є процес інтелектуального аналізу агроекологічних даних у системах підтримки прийняття рішень для потреб агрономії. Предметом дослідження є методи, алгоритми та програмні засоби побудови класифікаційних моделей на основі ансамблевого машинного навчання для обробки аграрних даних. В першому розділі проведено аналіз предметної області та обґрунтовано доцільність використання ансамблевих методів машинного навчання для побудови класифікаційних моделей у сфері агрономії. В другому розділі виконано статистичний аналіз аграрних даних та реалізовано ансамблеві предиктивні моделі для підтримки прийняття рішень у задачах агрономії. В третьому розділі спроєктовано архітектуру системи та реалізовано програмне забезпечення для аналізу аграрних даних і формування рекомендацій. Висновок: розроблено ефективну класифікаційну модель для програмного забезпечення потреб агрономії, що забезпечує автоматизований аналіз агроекологічних даних і підтримку прийняття рішень на основі ансамблевих методів машинного навчання.