Abstracto

Análisis de Redes Neuronales y Técnicas Híbridas para la Clasificación de Plantas

Priya Dhir y Jasmeen Gill

Hoy en día, la informática está cada vez más involucrada en las ciencias agrícolas y alimentarias. Se utilizan varias técnicas de inteligencia artificial y computación blanda para clasificar plantas y detectar defectos para proporcionar un producto de mejor calidad al consumidor final. Este artículo se centra en los avances en la clasificación automática de plantas utilizando técnicas de computación blanda. Se revisan varias técnicas de optimización heurística y metaheurística, así como ANN, CNN y PNN, para la clasificación de plantas. Existen varios algoritmos de optimización metaheurística desarrollados inspirándose en la naturaleza. Se revisan las redes neuronales como ANN, CNN y PNN, así como algunas de las redes neuronales artificiales híbridas con métodos de optimización como el algoritmo genético (GA), la colonia de abejas y hormigas (ABC), la evolución diferencial (DE), la optimización de enjambre de partículas de búsqueda grupal (GSPSO), el método Firefly, etc., que se aplican a conjuntos de datos de referencia y se discuten experimentos específicos en tiempo real para la clasificación de plantas.

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