ZARARKUNANDALAR TARQALISHINI BASHORAT QILISHDA SUN’IY INTELLEKT MODELLARI
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15762862##article.subject##:
sun’iy intellekt, zararkunandalar, bashorat modellar, qishloq xo‘jaligi, mashinaviy o‘rganish, chuqur o‘rganish, aniq dehqonchilik##article.abstract##
Zamonaviy qishloq xo‘jaligida zararkunandalar tarqalishini erta aniqlash va oldini olish mahsulot hosildorligi
va barqarorligi uchun muhim hisoblanadi. Ushbu maqola sun’iy intellekt (SI) modellari, ayniqsa mashinaviy o‘rganish va
chuqur o‘rganish algoritmlaridan foydalangan holda zararkunandalar tarqalishini bashorat qilish imkoniyatlarini o‘rganadi.
Maqolada mavjud modellar, ularning qo‘llanilishi, ma’lumotlar manbalari va bashorat aniqligini baholash ko‘rib chiqiladi. SI
yordamida agrotexnik qarorlar qabul qilish samaradorligi qanday oshishini ko‘rsatadigan misollar taqdim etiladi.
Библиографические ссылки
Sanjar Ravshanov “Qishloq xo ‘jaligini boshqarishda raqamli texnologiyalardan foydalanishning afzalliklari” 2024.
ZQXD8AAAAJ:UeHWp8X0CEIC
O‘zbekiston Respublikasi Qishloq xo‘jaligi vazirligi. (2023). Zararkunandalarning hududiy monitoringi bo‘yicha hisobotlar.
Xabibov, S. (2022). Qishloq xo‘jaligida sun’iy intellekt texnologiyalarining qo‘llanilishi. Agrar ilmiy-amaliy jurnal, 2(4),
–61.
Savary, S., et al. "The global burden of pathogens and pests on major food crops." Nature Ecology & Evolution, 2019.
Kamilaris, A., & Prenafeta-Boldú, F. X. "Deep learning in agriculture: A survey." Computers and Electronics in Agriculture,
Wang, Y., et al. "A deep learning approach to pest detection and recognition." Computers and Electronics in Agriculture,
Liakos, K. G., et al. "Machine learning in agriculture: A review." Sensors, 2018
Загрузки
##submissions.published##
Как цитировать
##issue.issue##
##section.section##
Лицензия
Copyright (c) 2025 YASHIL IQTISODIYOT VA TARAQQIYOT

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.