Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
Số Công nghệ TT 2017 (2017) Trang: 164-170
Tải về

Thông tin chung:

Ngày nhận bài: 15/09/2017
Ngày nhận bài sửa: 10/10/2017

Ngày duyệt đăng: 20/10/2017

 

Title:

Content-based recommendation system to support farmers in blast prevention

Từ khóa:

Bệnh đạo ôn, Bayes thơ ngây, cây quyết định, hệ thống gợi ý dựa trên nội dung

Keywords:

Blast disease, content-based recommendation system,  naïve bayes, decision tree

ABSTRACT

Blast disease is caused by the Pyricularia oryzae fungus and has been recorded in more than 80 rice-producing countries around the world, and the disease is progressively more complex, causing many difficulties for farmers. From previous studies on rice blast disease, six important factors including rice variety, density, temperature, moisture, leaf color (protein), and lesion status have been found to have significant influence on the pathogenesis of diseases. Today, with the rapid development of internet networks, mobile devices, etc., most of the farmers own mobile phones. In this study, the content-based of recommender method is used to build the mobile application “BLASTREC” that supports farmers in blast prevention. The software BLASTREC functions Android operating system based on two Naive Bayes and Decision Tree classification algorithms. Experimental results show that the accuracy of two algorithms is more than 90%. The experiment data on blast in Trung An area, Thot Not district, Can Tho city combines with agricultural experts’ opinion to provide farmers with appropriate treatment.

TÓM TẮT

Bệnh đạo ôn do nấm Pyricularia oryzae gây ra và đã được ghi nhận ở 80 quốc gia có trồng lúa trên thế giới và bệnh đang có sự chuyển biến ngày càng phức tạp hơn, gây ra nhiều khó khăn cho người nông dân. Từ những nghiên cứu về bệnh đạo ôn trước đây, người ta đã phát hiện được 6 yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc phòng trị bệnh: giống lúa, mật độ sạ, nhiệt độ, độ ẩm, màu lá (độ đạm), tình trạng vết bệnh. Ngày nay, với sự phát triển nhanh chóng của mạng lưới internet, các thiết bị di động,... đa phần người nông dân đều sở hữu cho điện thoại di động. Trong nghiên cứu này, để hỗ trợ cho người nông dân chọn lựa phương pháp phòng trừ bệnh đạo ôn, phương pháp gợi ý dựa trên nội dung được sử dụng để xây dựng ứng dụng trên điện thoại di động “BLASTRec”. Ứng dụng BLASTRec hoạt động trên hệ điều hành android dựa trên hai giải thuật phân lớp Naive bayes và cây quyết định (Decision Tree). Kết quả thực nghiệm cho thấy việc phân lớp của hai giải thuật có độ chính là trên 90%. Thực nghiệm được thực hiện dựa trên tập dữ liệu thu thập về bệnh đạo ôn tại địa bàn Trung An, quận Thốt Nốt, thành phố Cần Thơ kết hợp với ý kiến chuyên gia nông nghiệp để đưa ra cho người nông dân các giải pháp điều trị phù hợp.

Trích dẫn: Trần Nguyễn Minh Thư, Nguyễn Thị Thanh Lan và Nguyễn Hoàng Mẫn, 2017. Ứng dụng giải thuật gợi ý dựa trên nội dung hỗ trợ nông dân phòng trừ bệnh đạo ôn. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề: Công nghệ thông tin: 164-170.

Các bài báo khác
Số 43 (2016) Trang: 126-134
Tải về
Số Công nghệ TT 2015 (2015) Trang: 179-188
Tải về
Số 42 (2016) Trang: 18-27
Tải về
(2019) Trang: 119-126
Tạp chí: Hội nghị nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin, Huế, 6/2019
3(4) (2019) Trang: 1-19
Tạp chí: Journal of Information & Telecommunication
(2018) Trang: 255-265
Tạp chí: Intelligent Information and Database Systems
(2017) Trang: 124-130
Tạp chí: FAIR 2017 - Đà Nẵng - 8/2017
 

CTUJoS indexed by Crossref

Vietnamese | English


BC thường niên 2019


Bản tin ĐHCT


TCKH tiếng Việt


TCKH tiếng Anh

 
 
Vui lòng chờ...