| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| Description
| - Struktura programu Predictor je založena na programovacím jazyce C++ s jednoduchou implementací modelů založených na principu neuronových sítí, a sloužících k predikci v rostlinné výrobě. Počet vstupních a výstupních proměnných je dán jednotlivými modely neuronových sítí. Dva modely neuronových sítí již byly do tohoto software implementovány: model pro predikci obsahu mykotoxinu DON v zrnu pšenice a model pro predikci indexu napadení stéblolamem. Vstupními parametry u prvního modelu je předplodina, průměrná teplota a suma srážek v dubnu a průměrná teplota a suma srážek 5 dní před květem pšenice. Výstupním parametrem je obsah DON. Druhý model je založen na počtu dní s optimálními podmínkami pro rozvoj stéblolamu v období říjen až duben (průměrná teplota 4-10°C, relativní vzdušná vlhkost vyšší jak 80 % a srážky vyšší jak 3 mm). Výstupním parametrem je index napadení stéblolamem.
- Struktura programu Predictor je založena na programovacím jazyce C++ s jednoduchou implementací modelů založených na principu neuronových sítí, a sloužících k predikci v rostlinné výrobě. Počet vstupních a výstupních proměnných je dán jednotlivými modely neuronových sítí. Dva modely neuronových sítí již byly do tohoto software implementovány: model pro predikci obsahu mykotoxinu DON v zrnu pšenice a model pro predikci indexu napadení stéblolamem. Vstupními parametry u prvního modelu je předplodina, průměrná teplota a suma srážek v dubnu a průměrná teplota a suma srážek 5 dní před květem pšenice. Výstupním parametrem je obsah DON. Druhý model je založen na počtu dní s optimálními podmínkami pro rozvoj stéblolamu v období říjen až duben (průměrná teplota 4-10°C, relativní vzdušná vlhkost vyšší jak 80 % a srážky vyšší jak 3 mm). Výstupním parametrem je index napadení stéblolamem. (cs)
- The structure of software Predictor is based on C++ language with easy implementation of neural networks models used for prediction in plant production. The number of input and output parameters is based on individual neural network model. Two neural network prediction models were already implemented into Predictor: model for prediction of DON content in wheat grain and model for prediction of eyespot infestation index. The input parameters for first model are: preceding crop, average temperature and sum of precipitation in April and average temperature and sum of precipitation 5 days before anthesis. The output parameter is DON content. The second model is based on number of days with optimum conditions for eyespot development in the period October – April (average temperature 4-10°C, relative humidity higher than 80% and precipitations higher than 3 mm). The output parameter is eyespot index. (en)
|
| Title
| - Softwarový modul Predictor s implementovanými modely predikce obsahu DON v zrnu pšenice a predikce indexu napadení stéblolamem
- Software module Predictor with implemented models for prediction of DON content in wheat grain and model for prediction of eyespot infestation index (en)
- Softwarový modul Predictor s implementovanými modely predikce obsahu DON v zrnu pšenice a predikce indexu napadení stéblolamem (cs)
|
| skos:prefLabel
| - Softwarový modul Predictor s implementovanými modely predikce obsahu DON v zrnu pšenice a predikce indexu napadení stéblolamem
- Software module Predictor with implemented models for prediction of DON content in wheat grain and model for prediction of eyespot infestation index (en)
- Softwarový modul Predictor s implementovanými modely predikce obsahu DON v zrnu pšenice a predikce indexu napadení stéblolamem (cs)
|
| skos:notation
| - RIV/25328859:_____/06:#0000207!RIV07-MSM-25328859
|
| http://linked.open...avai/riv/aktivita
| |
| http://linked.open...avai/riv/aktivity
| |
| http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
| |
| http://linked.open...aciTvurceVysledku
| |
| http://linked.open.../riv/druhVysledku
| |
| http://linked.open...iv/duvernostUdaju
| |
| http://linked.open...onomickeParametry
| - Modul predikce napadení stéblolamem: kalkulovaná roční úspora 21 mil Kč, modul predikce obsahu DON: 21,5 mil. Kč.
|
| http://linked.open...titaPredkladatele
| |
| http://linked.open...dnocenehoVysledku
| |
| http://linked.open...ai/riv/idVysledku
| - RIV/25328859:_____/06:#0000207
|
| http://linked.open...terniIdentifikace
| |
| http://linked.open...riv/jazykVysledku
| |
| http://linked.open...vai/riv/kategorie
| |
| http://linked.open.../riv/klicovaSlova
| - neural network; prediction model; C++; DON; eyespot (en)
|
| http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
| |
| http://linked.open...ontrolniKodProRIV
| |
| http://linked.open...okalizaceVysledku
| |
| http://linked.open...in/vavai/riv/obor
| |
| http://linked.open...ichTvurcuVysledku
| |
| http://linked.open...cetTvurcuVysledku
| |
| http://linked.open...UplatneniVysledku
| |
| http://linked.open...echnickeParametry
| - Modulární software, C++ zdrojový kód
|
| http://linked.open...iv/tvurceVysledku
| - Klem, Karel
- Korábečný, Pavel
|
| http://linked.open...avai/riv/vlastnik
| |
| http://linked.open...itiJinymSubjektem
| |
| http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
| |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)