This study deals with the application of a machine learning algorithm (a classification tree) to assess the weight ofCorallium rubrum(Cnidaria, Octocorallia) ramifications on the basis of the number of apices. Our approach can be easily applied to obtainin situestimates of weight and basal diameter of colonies. Future developments include the integration with image acquisition and processing hardware.

A Machine learning approach to the study of a red coralCorallium rubrum(l.) population = Un'Applicazione del machine learning per lo studio di una popolazione di corallo rossoCorallium rubrum(L.) / Chessa, Lorenzo Antonio; Scardi, Michele. - In: BIOLOGIA MARINA MEDITERRANEA. - ISSN 1123-4245. - 17:1(2010), pp. 109-111.

A Machine learning approach to the study of a red coralCorallium rubrum(l.) population = Un'Applicazione del machine learning per lo studio di una popolazione di corallo rossoCorallium rubrum(L.)

Chessa, Lorenzo Antonio;
2010-01-01

Abstract

This study deals with the application of a machine learning algorithm (a classification tree) to assess the weight ofCorallium rubrum(Cnidaria, Octocorallia) ramifications on the basis of the number of apices. Our approach can be easily applied to obtainin situestimates of weight and basal diameter of colonies. Future developments include the integration with image acquisition and processing hardware.
2010
A Machine learning approach to the study of a red coralCorallium rubrum(l.) population = Un'Applicazione del machine learning per lo studio di una popolazione di corallo rossoCorallium rubrum(L.) / Chessa, Lorenzo Antonio; Scardi, Michele. - In: BIOLOGIA MARINA MEDITERRANEA. - ISSN 1123-4245. - 17:1(2010), pp. 109-111.
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Chessa_L_machine_learning_approach_to.pdf

accesso aperto

Tipologia: Versione editoriale (versione finale pubblicata)
Licenza: Non specificato
Dimensione 154.65 kB
Formato Adobe PDF
154.65 kB Adobe PDF Visualizza/Apri

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/11388/261627
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus ND
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact