Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам китайское научное издание Information Processing in Agriculture. Журнал имеет второй квартиль, издается в Elsevier BV, находится в открытом доступе, его SJR за 2020 г. равен 0,769, электронный ISSN - 2214-3173, предметные области - Прикладная наука о компьютерах, Агрономия и частное земледелие, Зоотехника и зоология, Ихтиология, Лесное хозяйство. Вот так выглядит обложка:
Редактором является Даолианг Ли, контактные данные - dliangl@cau.edu.cn,
Журнал был создан в 2013 году, он способствует развитию науки и техники, а также обработке информации в сельском хозяйстве, преследуя следующие цели:
• Содействовать использованию знаний и методов, полученных в результате технологий обработки информации в сельском хозяйстве;
• Иллюстрировать опыт и публикации институтов, университетов и правительства, а также прибыльные технологии в сельском хозяйстве;
• Предоставлять возможности и платформу для обмена знаниями, стратегиями и опытом между исследователями в области обработки информации во всем мире;
• Поощрять и поощрять взаимодействие между учеными в области сельского хозяйства, метеорологами, биологами (патологами/энтомологами) с ИТ-специалистами и другими заинтересованными сторонами для разработки и внедрения методов, методов, инструментов и вопросов, связанных с технологиями обработки информации в сельском хозяйстве;
• Создавать и поощрять группы экспертов для разработки агрометеорологических баз данных, моделирования сельскохозяйственных культур и животноводства и приложений для разработки системы поддержки принятия решений на основе показателей урожайности.
Темы, представляющие интерес, включают, но не ограничиваются ими:
• Интеллектуальные датчики и беспроводная сенсорная сеть;
• Дистанционное зондирование;
• Моделирование, оптимизация, моделирование и автоматическое управление;
• Системы поддержки принятия решений, интеллектуальные системы и искусственный интеллект;
• Компьютерное зрение и обработка изображений;
• Контроль и прослеживаемость качества пищевых продуктов;
• Точное сельское хозяйство и интеллектуальные приборы;
• Интернет вещей и облачные вычисления;
• Большие данные и интеллектуальный анализ данных.
Адрес издания - http://www.keaipublishing.com/en/journals/information-processing-in-agriculture/
Пример статьи, название - A Methodology for Coffee Price Forecasting Based on Extreme Learning Machines. Заголовок (Abstract) - This work introduces a methodology to estimate coffee prices based on the use of Extreme Learning Machines. The process is initiated by identifying the presence of nonstationary components, like seasonality and trend. These components are withdrawn if they are found. Next, the temporal lags are selected based on the response of the Partial Autocorrelation Function filter. As predictors, we address the following models: Exponential Smoothing (ES), Autoregressive (AR) and Autoregressive Integrated and Moving Average (ARIMA) models, Multilayer Perceptron (MLP) and Extreme Learning Machines (ELMs) neural networks. The computational results based on three error metrics and two coffee types (Arabica and Robusta) showed that the neural networks, especially the ELM, can reach higher performance levels than the other models. The methodology, which presents preprocessing stages, lag selection, and use of ELM, is a novelty that contributes to the coffee prices forecasting field. Keywords: Coffee price forecasting; linear models; artificial neural networks; computational intelligence