Розпізнавання хвороб сільськогосподарських культур за допомогою комбінації архітектур глибинних нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШубенкова, Ірина Анатоліївна
dc.contributor.authorЖитанська, Дар'я Сергіївна
dc.date.accessioned2022-09-21T14:04:14Z
dc.date.available2022-09-21T14:04:14Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenMaster’s Thesis 112 pp., 41 Fig., 23 tables, 19 sources. The object of research is the agricultural market. The subject of research is various diseases of the cassava root plant, machine learning methods. The purpose of the study is to investigate the existing implementations of disease detection technologies using images and to develop a support system that will be based on machine learning methods. The result of work: developed and implemented a system that allows you to assess the future state of the crop according to the current type of plant. The novelty of the work: the developed system provides an assessment of the condition of the root plant and indicates the possible development of the disease.uk
dc.description.abstractukМагістерська 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.uk
dc.format.page112 с.uk
dc.identifier.citationЖитанська, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/49944
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectагроринокuk
dc.subjectметод к-найближчих сусідівuk
dc.subjectметод опорних векторівuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectagricultural marketuk
dc.subjectk-nearest neighborsuk
dc.subjectsupport vector machineuk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectconvolved neural networksuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subject.udc004.93'14uk
dc.titleРозпізнавання хвороб сільськогосподарських культур за допомогою комбінації архітектур глибинних нейронних мережuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Zhytanska_magistr.pdf
Розмір:
3.08 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи