Internet of Things Based Weekly Crop Pest Prediction by Using Deep Neural Network
Hyväksytty
Luokittelutiedot
OKM-julkaisutyyppi
A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (vertaisarvioitu)
Julkaisun muoto
Artikkeli
Kohderyhmä
Tieteellinen
Vertaisarvioitu
Vertaisarvioitu
Artikkelityyppi
Alkuperäisartikkeli
Emojulkaisun tyyppi
Lehti
Julkaisukanavan tiedot
Lehden/sarjan nimi
IEEE access
ISSN-E (elektroninen)
2169-3536
ISSN-L (linking)
2169-3536
Kustantaja
IEEE
Julkaisun JUFO ID
78297
Julkaisun JUFO-taso
1
Julkaisu on FT-listalla
Ei
Julkaisumaa
Yhdysvallat (USA)
Kansainvälisyys
Kyllä
Julkaisun tarkemmat tiedot
Julkaisuvuosi
2023
Ilmoitusvuosi
2023
Lehden/sarjan volyymi
11
Sivunumerot
85900-85913
DOI
10.1109/access.2023.3301504
Julkaisukieli
englanti
Yhteisjulkaisutiedot
Kansainvälinen yhteisjulkaisu
Kyllä
Yhteisjulkaisu yrityksen kanssa
Ei
Saatavuustiedot
Verkkojulkaisun linkki
Linkki rinnakkaistallenteeseen
Luokitukset ja lisätiedot
OKM-tieteenalaluokitus
113 Tietojenkäsittely ja informaatiotieteet, 213 Sähkö-, automaatio- ja tietoliikennetekniikka, elektroniikka
Avainsanat
deep learning model; Internet of Things (IoT); pest predictions; weekly predictions
Rahoittajatiedot
Rahoitustiedot julkaisussa
The work of Muhammad Faheem was supported in part by the University of Vaasa, and in part by the Academy of Finland. The work of Ahmed Alhussen was supported by the Deanship of Scientific Research at Majmaah University under Project R-2023-532.
Lähdetietokantojen tunnukset
WoS -tunniste
WOS:001051651700001
Scopus -tunniste
Scopus:85166768808