Abstrait

Analyse des réseaux neuronaux et des techniques hybrides pour la classification des plantes

Priya Dhir et Jasmeen Gill

Aujourd'hui, l'informatique est de plus en plus impliquée dans les sciences agricoles et alimentaires. Diverses techniques d'intelligence artificielle et de calcul logiciel sont utilisées pour classer les plantes et détecter les défauts afin de fournir un produit de meilleure qualité au consommateur final. Cet article se concentre sur les avancées dans la classification automatique des plantes à l'aide de techniques de calcul logiciel. Diverses techniques d'optimisation ANN, CNN, PNN ainsi que des techniques d'optimisation heuristiques et métaheuristiques sont examinées pour la classification des plantes. Il existe plusieurs algorithmes d'optimisation métaheuristiques développés en s'inspirant de la nature. L'examen des réseaux neuronaux comme ANN, CNN, PNN ainsi que de certains des réseaux neuronaux artificiels hybrides avec des méthodes d'optimisation comme l'algorithme génétique (GA), la colonie de fourmis-abeilles (ABC), l'évolution différentielle (DE), l'optimisation par essaim de particules de recherche de groupe (GSPSO), la méthode Firefly, etc. sont appliqués aux ensembles de données de référence et à des expériences spécifiques en temps réel pour la classification des plantes.

Classification automatique des plantes, Réseau neuronal artificiel, PNN, Algorithmes d'optimisation méta-heuristique CNN, Classification