Розпізнавання хвороб сільськогосподарських культур за допомогою комбінації архітектур глибинних нейронних мереж
Дата
2021
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 112 с., 41 рис., 23 табл., 19 джерел.
Об’єктом дослідження є агроринок.
Предметом дослідження є різноманітні хвороби коренеплідної рослини
маніоки, методи машинного навчання.
Мета дослідження – дослідити існуючі реалізації технологій
розпізнавання хвороб за допомогою зображення та розробити систему
підтримки, яка буде базуватись на методах машинного навчання.
Результат роботи: розроблено та реалізовано систему, що дозволяє
оцінити майбутній стан урожаю за поточним виглядом рослини.
Новизна роботи: розроблена система надає оцінку стану коренеплідної
рослини і вказує на можливі розвитки хвороби.
Опис
Ключові слова
агроринок, метод к-найближчих сусідів, метод опорних векторів, глибоке навчання, згорткові нейронні мережі, нейронні мережі, agricultural market, k-nearest neighbors, support vector machine, deep learning, convolved neural networks, neural networks
Бібліографічний опис
Житанська, Д. С. Розпізнавання хвороб сільськогосподарських культур за допомогою комбінації архітектур глибинних нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Житанська Дар'я Сергіївна. - Київ, 2021. - 112 с.