Перспективність використання машинного навчання для прогнозування врожайності сільськогосподарських культур

Присташ, Світлана Федорівна; Pristash, Svitlana

Інституційний репозитарій Миколаївського НАУ

Вітаємо в Інституційному репозитарії Миколаївського національного аграрного університету, який накопичує, зберігає, розповсюджує та забезпечує довготривалий, постійний та вільний доступ до наукових робіт професорсько-викладацького складу, співробітників та студентів Університету.
Інституційний репозитарій МНАУ створено для поширення наукових публікацій у відкритому доступі, розширення аудиторії їх користувачів (науковців, студентів, викладачів України та світу).
Фахівцями бібліотеки МНАУ розроблено документи, які регламентують роботу Інституційного репозитарію: Положення про інституційний репозитарій Миколаївського національного аграрного університету, Авторський договір, Вимоги до матеріалів, наданих для розміщення в Інституційному репозитарії МНАУ.

Положення про репозитарій МНАУ
Авторський договір
Вимоги до матеріалів

Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://dspace.mnau.edu.ua/jspui/handle/123456789/21801

Повний запис метаданих

Поле DC	Значення	Мова
dc.contributor.author	Присташ, Світлана Федорівна	-
dc.contributor.author	Pristash, Svitlana	-
dc.date.accessioned	2025-06-06T08:12:48Z	-
dc.date.available	2025-06-06T08:12:48Z	-
dc.date.issued	2025	-
dc.identifier.citation	Присташ С. Ф. Перспективність використання машинного навчання для прогнозування врожайності сільськогосподарських культур. Продовольча безпека України в умовах післявоєнного відновлення: глобальні та національні виміри. Міжнародний форум : доповіді учасників міжнародної науково-практичної конференції (м. Миколаїв, 28-30 травня 2025 р.) / Міністерство освіти і науки України ; Миколаївський національний аграрний університет. Миколаїв : МНАУ, 2025. С. 379-380. DOI: https://doi.org/10.31521/978-617-7149-86-5-127	uk_UA
dc.identifier.uri	https://dspace.mnau.edu.ua/jspui/handle/123456789/21801	-
dc.identifier.uri	https://doi.org/10.31521/978-617-7149-86-5-127	-
dc.description.abstract	У роботі порівняно фізичні моделі й методи машинного навчання для прогнозування врожайності, проаналізовано їхні переваги, недоліки та можливість комбінування. Показано, що моделювання сприяє оптимізації ресурсів, зниженню ризиків і підвищенню ефективності виробництва.	uk_UA
dc.description.abstract	-	-
dc.description.abstract	The article compares physical models and machine learning methods for crop yield prediction, analyzing their advantages, limitations, and potential integration. It highlights how modeling contributes to resource optimization, risk reduction, and increased production efficiency.	-
dc.language.iso	other	uk_UA
dc.subject	моделювання врожайності	uk_UA
dc.subject	машинне навчання	uk_UA
dc.subject	фізичні моделі	uk_UA
dc.subject	прогнозування	uk_UA
dc.subject	оптимізація ресурсів	uk_UA
dc.subject	yield modeling	uk_UA
dc.subject	machine learning	uk_UA
dc.subject	physical models	uk_UA
dc.subject	forecasting	uk_UA
dc.subject	resource optimization	uk_UA
dc.title	Перспективність використання машинного навчання для прогнозування врожайності сільськогосподарських культур	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
Розташовується у зібраннях:	Продовольча безпека України в умовах війни і післявоєнного відновлення: глобальні та національні виміри. Міжнародний форум - 2025 Статті (Факультет агротехнологій)

Файли цього матеріалу:

Файл	Опис	Розмір	Формат
forum-2025-379-380.pdf		503,53 kB	Adobe PDF	Переглянути/Відкрити

Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.