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软计算优化模型的植物叶子上使用小数据集分类

文摘

植物叶子上分类是一项必须的任务,当他们在现实世界中被认为是使用药用用途或农业部门。准确识别植物,因此,相当重要,因为有许多有毒的植物,如果误消费或使用的人类可以是致命的,他们的生活。此外,在农业、检测某些种类的杂草可以证明非常重要的保存农作物抵御这种不必要的植物。一般来说,人工神经网络(ANN)是一个合适的候选图像分类时小数据集是可用的。然而,这些患有局部最小值问题,使用一些全局优化技术可以有效地解决。考虑这个问题,目前的研究报告提供了一个自动化的植物叶子上分类系统使用优化软计算模型中使用蚱蜢优化人工神经网络优化算法(果)。此外,该模型比安和简单的最先进的技术相比,基于粒子群优化的安。结果表明提出的基于GOA-ANN植物叶子小的图像数据集的分类系统是一种很有前途的技术。

Priya,迪尔Jasmeen吉尔

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