Smart Farming ”Classification Of Plants Diseases Using Optimized Deep learning (CNNs)” / Narimane Bouabda  

Public ISBD Titre : Smart Farming ”Classification Of Plants Diseases Using Optimized Deep learning (CNNs)” Type de document : texte imprimé Auteurs : Narimane Bouabda, Auteur ; Meriem Nouari ; Akram Kout, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFS Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (79 f.) Format : 29 cm Langues : Anglais (eng) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Maladies des plantes Prétraitement Modèles de classification CNNs Algorithmes d’optimisation . Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Aufil des ans, la population va augmenter et la consommation alimentaire va augmenter aussi, donc un plus pourcentage de cultures agricoles doit être augmenté afin d’atteindre l’autosuffisance. Ce ne sera pas interférer avec les technologies modernes, y compris l’intelligence artificielle. nous avons constaté que les plus gros problèmes qui empêchent l’augmentation de la production agricole sont les plantes maladies qui endommagent les cultures avant qu’elles ne soient cueillies. Donc, notre travail sur la classification précoce des plantes maladies Nous avons utilisé deux types de données en termes de taille et de nombre d’articles. Nous avons également utilisé de nombreux modèles de classification. Nous avons choisi meilleur d’entre eux. Enfin, nous les avons optimisés en utilisant certains algorithmes et pré-traitement. L’objectif Il s’agissait d’obtenir le meilleur résultat en termes d’exactitude et de précision = O ver the years, the population will increase and food consumption will increase too, so a higher percentage of agricultural crops must be raised in order to achieve self-sufficiency. This will not interfere with modern technologies, including artificial intelligence. And after studying the field, we found that the biggest problems that prevent the increase of agricultural production are plant diseases that damage crops before they are picked. So our work on the early classification of plant diseases We used two different types of data in terms of size and number of items. We also used many classification models. We selected the best of them. Finally, we optimized them using certain algorithms and pre-processing. The goal was to achieve the best result in this area in terms of accuracy and precision. Côte titre : MAI/0805 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1Ig4Sm1GtQa8n9or5C8-JVHDGs3j4Z9ga/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : pdf Smart Farming ”Classification Of Plants Diseases Using Optimized Deep learning (CNNs)” [texte imprimé] / Narimane Bouabda, Auteur ; Meriem Nouari ; Akram Kout, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFS, 2023 . - 1 vol (79 f.) ; 29 cm. Langues : Anglais (eng) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Maladies des plantes Prétraitement Modèles de classification CNNs Algorithmes d’optimisation . Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Aufil des ans, la population va augmenter et la consommation alimentaire va augmenter aussi, donc un plus pourcentage de cultures agricoles doit être augmenté afin d’atteindre l’autosuffisance. Ce ne sera pas interférer avec les technologies modernes, y compris l’intelligence artificielle. nous avons constaté que les plus gros problèmes qui empêchent l’augmentation de la production agricole sont les plantes maladies qui endommagent les cultures avant qu’elles ne soient cueillies. Donc, notre travail sur la classification précoce des plantes maladies Nous avons utilisé deux types de données en termes de taille et de nombre d’articles. Nous avons également utilisé de nombreux modèles de classification. Nous avons choisi meilleur d’entre eux. Enfin, nous les avons optimisés en utilisant certains algorithmes et pré-traitement. L’objectif Il s’agissait d’obtenir le meilleur résultat en termes d’exactitude et de précision = O ver the years, the population will increase and food consumption will increase too, so a higher percentage of agricultural crops must be raised in order to achieve self-sufficiency. This will not interfere with modern technologies, including artificial intelligence. And after studying the field, we found that the biggest problems that prevent the increase of agricultural production are plant diseases that damage crops before they are picked. So our work on the early classification of plant diseases We used two different types of data in terms of size and number of items. We also used many classification models. We selected the best of them. Finally, we optimized them using certain algorithms and pre-processing. The goal was to achieve the best result in this area in terms of accuracy and precision. Côte titre : MAI/0805 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1Ig4Sm1GtQa8n9or5C8-JVHDGs3j4Z9ga/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : pdf

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MAI/0805	MAI/0805	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Anglais	Disponible Disponible

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