La predicción del rendimiento agrícola con la ayuda de herramientas y técnicas de minería de datos es uno de los ámbitos de investigación emergentes desde hace un par de años. La minería de datos es un campo de investigación emergente en el análisis del rendimiento de los cultivos. La predicción del rendimiento es un tema muy importante en la agricultura. Varios factores estacionales, económicos y biológicos influyen en la producción de los cultivos, pero los cambios imprevisibles de estos factores provocan grandes pérdidas a los agricultores. El desarrollo de mejores sistemas para predecir la eficacia de las alteraciones en diferentes condiciones climáticas puede ayudar al agricultor y a los distintos cómplices en una iniciativa esencial indispensable para la elección de la agronomía y la recolección. Se requiere un marco eficiente en el área agrícola para anticipar y mejorar el producto en todo el mundo. Debido a la inaccesibilidad de la información apropiada, la calidad de la expectativa de los productos es alta debido a que la naturaleza del pronóstico se ve influenciada. En la minería de información, el avance clave en la extracción de información rentable es la agrupación. Este libro describe un marco de previsión de recortes utilizando estrategias de agrupación difusa y un sistema neural.

Akanksha Verma travaille en tant qu'analyste en brevets chez CPA Global Private Limited à Delhi. Elle est titulaire d'un M.TECH (CSE), d'un B.TECH (CSE), d'un certificat professionnel Microsoft (NOVAEDGE) sur les principes fondamentaux de JAVA et d'un certificat de spécialiste Microsoft Office pour Office PowerPoint. Elle est également certifiée en PHP par HCL.