Publication Details:

Պարբերականը հիմնադրվել է 2003 թ. փետրվարի 26-ին՝ Հայկական գյուղատնտեսական ակադեմիայի գիտական խորհրդի որոշմամբ, սկզբում՝ «Հայկական գյուղատնտեսական ակադեմիայի տեղեկագիր», այնուհետև՝ «Հայաստանի պետական ագրարային համալսարանի տեղեկագիր», «Հայաստանի ազգային ագրարային համալսարանի տեղեկագիր» վերնագրերով: «Հայաստանի ազգային ագրարային համալսարանի տեղեկագիր» գիտական պարբերականը ՀՀ ԿԳՄՍՆ Բարձրագույն որակավորման կոմիտեի կողմից ներառված է դոկտորական և թեկնածուական ատենախոսությունների արդյունքների ու դրույթների հրապարակման համար ընդունելի գիտական հանդեսների ցանկում: Պարբերականի նպատակը գիտահետազոտական աշխատանքների արդյունքների ներկայացման և լուսաբանման միջոցով ագրարային ոլորտի խնդիրներին ուղղված գիտական լուծումներ առաջադրելն է: Հիմք ընդունելով պարբերականի մասնագիտական ուղղվածությունը, նպատակը և վերնագիրը բովանդակությանն առավել համապատասխանեցնելու անհրաժեշտությունը՝ 2019 թ. մայիսի 16-ին համալսարանի գիտական խորհուրդը որոշել է այն վերանվանել «Ագրոգիտություն և տեխնոլոգիա», որը «Հայաստանի ազգային ագրարային համալսարանի տեղեկագիր» պարբերականի իրավահաջորդն է: «Ագրոգիտություն և տեխնոլոգիա» պարբերականը հրատարակվում է տարվա ընթացքում չորս անգամ՝ անգլերեն առանձին, հայերեն և ռուսերեն միասնական համարներով, յուրաքանչյուր եռամսյակը մեկ:

Journal or Publication Title:

Ագրոգիտություն և տեխնոլոգիա=Agriscience and Technology= Агронаука и технология

Date of publication:

2020

Volume:

2/70

ISSN:

2579-2822

Official URL:

Corporate Creators:

Հայաստանի ազգային ագրարային համալսարան

Contributor(s):

Գլխավոր խմբագիր՝ Հ. Ս. Ծպնեցյան

Coverage:

70-75

Abstract:

Artificial Intelligence (AI) technologies are used in various sectors of the national economy, particularly in agriculture. These technologies are used in various fields of agriculture: detection of plant diseases, classification and identification of weeds, crops identification and computation, water and soil management, weather (climate) forecasting, determination of animal behavior, etc. This paper reviews advanced Artificial Neural Network (ANN) techniques available to hyperspectral data processing, with a special emphasis on plant disease detection. It is proposed to apply the developed ANN model to the agriculture of the Republic of Armenia to make it more modern and efficient.
,

Place of publishing:

Երևան

Publisher:

ՀԱԱՀ հիմնադրամ

Format:

pdf

Identifier:

oai:arar.sci.am:359151

Digitization:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան