Mineração de padrões seqüenciais climáticos para uso em sistema de previsão de doenças e danos na cultura do café no Estado de São de Paulo.
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Este trabalho apresenta a proposta de mineração de padrões sequenciais em bancos de dados agrometeorológicos visando descobrir regras de associação temporal que permitam prever, com confiança e antecipação aceitáveis, condições climáticas favoráveis ao surgimento e ao agravamento de doenças e danos na cultura do café no estado de São Paulo.
Palabras clave
Mineração de dados temporal, Séries temporais, Seqüências temporais, Regras de associação temporal, Descoberta de conhecimento em bancos de dados, Temporal data mining, Time sequences, Temporal association rules, Knowledge discovery in databases, Time series analysis