Застосування нейронних мереж та експертних систем для автоматизації процесу діагностування хвороб рослин
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Висвітлено теоретичні та практичні аспекти розробки інтелектуальної інформаційної технології для діагностування хвороб рослин за допомогою експертних систем та машинного навчання. Основна увага приділена використанню нейронних мереж для точного розпізнавання та класифікації хвороб рослин з подальшим наданням рекомендацій. Аналізується застосування машинного зору та глибинного навчання для автоматизації процесу діагностування хвороб рослин, зокрема за допомогою обробки зображень рослин. Розробка спрямована на забезпечення ефективного вирішення проблеми діагностики хвороб рослин, що має соціальний та економічний потенціал.
The theoretical and practical aspects of the development of intelligent information technology for diagnosing plant diseases using expert systems and machine learning are highlighted. The main focus is on the use of neural networks for accurate recognition and classification of plant diseases, followed by recommendations. The application of machine vision and deep learning to automate the process of diagnosing plant diseases, in particular by means of plant image processing, is analyzed. The development is aimed at providing an effective solution to the problem of diagnosing plant diseases, which has social and economic potential.
The theoretical and practical aspects of the development of intelligent information technology for diagnosing plant diseases using expert systems and machine learning are highlighted. The main focus is on the use of neural networks for accurate recognition and classification of plant diseases, followed by recommendations. The application of machine vision and deep learning to automate the process of diagnosing plant diseases, in particular by means of plant image processing, is analyzed. The development is aimed at providing an effective solution to the problem of diagnosing plant diseases, which has social and economic potential.
Опис
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8163-14-3
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Романенко Н. Б., Яровий А. А. Застосування нейронних мереж та експертних систем для автоматизації процесу діагностування хвороб рослин // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21428.
Зібрання
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (9)
- Статистика втрат урожаю пшениці (2019), Офіційний сайт ООН [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://unstats.un.org.
- Прогноз розвитку шкідників та хвороб сільськогосподарських культур в Одеській області на березень 2024 року [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://odesa.consumer.gov.ua/?p=1314.
- Yara CheckIT [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.yara.ua/crop-nutrition/tools-and-services-landing-page/yara-checkit/.
- CropDiagnosis [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.cropdiagnosis.com/portal/crops/en/home
- Plantix [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://plantix.net/en/.
- Хвороби рослин: види, лікування та профілактика. EOS Data Analytics [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://eos.com/uk/blog/hvoroby-roslyn/.
- Колесницький, О. К. Нейромережеві моделі та технології обчислювального інтелекту. Нейрокомп’ютери. Частина І : навчальний посібник / О. К. Колесницький, В. І. Месюра. – Вінниця : ВНТУ, 2021. – 66 с.
- Експертні системи. Частина 1. / Месюра, В. І., Яровий, А. А., Арсенюк, І. Р. – Вінниця: ВНТУ, 2006.– 114 с. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/9315.
- YOLO and Faster R-CNN Object Detection in Architecture, Engineering and Construction(AEC): Applications, Challenges and Future Prospects. ResearchGate.[Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.researchgate.net/publication/376017186_YOLO_and_Faster_R-CNN_Object_Detection_in_Architecture_Engineering_ and_Construction_AEC_Applications_Challenges_and_Future_Prospects.