Abstrato

Análise de Redes Neurais e Técnicas Híbridas para Classificação de Plantas

Priya Dhir e Jasmeen Gill

Hoje, a ciência da computação está cada vez mais envolvida nas ciências agrícolas e alimentares. São utilizadas diversas técnicas de inteligência artificial e soft computing para classificar plantas e detetar defeitos para fornecer um produto de melhor qualidade ao consumidor final. Este artigo foca os avanços na classificação automática de plantas utilizando técnicas de computação suave. Várias RNA, CNN, PNN, bem como técnicas de otimização heurística e meta-heurística são revistas para a classificação de plantas. Existem vários algoritmos de otimização meta-heurística desenvolvidos inspirados na natureza. A revisão de redes neuronais como ANN, CNN, PNN, bem como algumas das redes neuronais artificiais híbridas com métodos de otimização como o Algoritmo Genético (GA), Colónia de Formigas (ABC), Evolução Diferencial (DE), Otimização de Enxame de Partículas de A Investigação de Grupo ( GSPSO), o método Firefly, etc. são aplicados para conjuntos de dados de benchmark e são discutidas experiências específicas em tempo real para a classificação de plantas.

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