Comparison of three hypothesis testing approaches for the selection of the appropriate number of clusters of variables

Clustering of variables, Number of clusters, Hypothesis testing approach, Gap statistic, CLV, 62H15, 62H30, 62P99,

Time of chemical treatments prediction in agricultural production based on Data mining techniques using wireless communication systems

Успешно одређивање временског периода у коме су остварени услови за појаву болести и временског тренутка у коме је потребно обавити хемијске третмане представља комплексан проблем због сложености креирања предикционих модела чији је задатак дефинисање веза између појаве болести и тренутних метеоролошких услова. Тачност предикције времена хемијских третмана директно утиче на економичност пољопривредне производње и количине потребних пестицида, те доприноси заштити животне средине, као и здравијим пољопривредним производима. Спроведеним истраживањем је креирано софтверско решење, базирано на примени data mining техника и бежичних комуникационих система, чији је задатак прикупљање метеоролошких и просторно-временских параметара, на основу којих се врши предикција остварености услова за појаву биљних болести, а самим тим и предикција времена хемијских третмана. Развијено решење је затвореног типа, односно у оквиру истог се врши прикупљање потребних података, обрада података у циљу креирања предикционих модела и примена тих модела за предикцију времена хемијских третмана. Како би се утврдила тачност предикције, извршено је тестирање добијених предикционих модела за креиране скупове података. Закључено је да тачност предикције износи 93,71%, што оправдава коришћење система заснованог на data mining техникама и бежичним комуникационим системима за предикцију времена хемијских третмана