Classification based on rules for the study of cotton productivity in the state of Mato Grosso (2021)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, ALEXANDRA VIRGINIA VALENTE DA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.22456/2175-2745.108126
- Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; RECONHECIMENTO DE PADRÕES; ALGODÃO
- Keywords: Cotton productivity; Classification based on rules; Produtividade do algodão; Classificação baseada em regras
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2021
- Source:
- Título do periódico: Revista de Informática Teórica e Aplicada - RITA
- ISSN: 2175-2745
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 28, n. 2, p. 66-89, 2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
- Licença: other-oa
-
ABNT
SILVA, Alexandra Virginia Valente da et al. Classification based on rules for the study of cotton productivity in the state of Mato Grosso. Revista de Informática Teórica e Aplicada - RITA, v. 28, n. 2, p. 66-89, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.22456/2175-2745.108126. Acesso em: 29 jul. 2024. -
APA
Silva, A. V. V. da, Vaz, C. M. P., Ferreira, E. J., & Galbieri, R. (2021). Classification based on rules for the study of cotton productivity in the state of Mato Grosso. Revista de Informática Teórica e Aplicada - RITA, 28( 2), 66-89. doi:10.22456/2175-2745.108126 -
NLM
Silva AVV da, Vaz CMP, Ferreira EJ, Galbieri R. Classification based on rules for the study of cotton productivity in the state of Mato Grosso [Internet]. Revista de Informática Teórica e Aplicada - RITA. 2021 ; 28( 2): 66-89.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.22456/2175-2745.108126 -
Vancouver
Silva AVV da, Vaz CMP, Ferreira EJ, Galbieri R. Classification based on rules for the study of cotton productivity in the state of Mato Grosso [Internet]. Revista de Informática Teórica e Aplicada - RITA. 2021 ; 28( 2): 66-89.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.22456/2175-2745.108126
Informações sobre o DOI: 10.22456/2175-2745.108126 (Fonte: oaDOI API)
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