Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/697
Nhan đề: Xây dựng trang web dự đoán bệnh cây trồng sử dụng mạng tích chập CNN
Tác giả: Đào, Danh Thái
Từ khoá: Web dự đoán bệnh;Mạng tích chập CNN;Trí tuệ nhân tạo
Năm xuất bản: 2023
Nhà xuất bản: Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng
Tóm tắt: 
Ở nước ta, ngành nông nghiệp vẫn đang là 1 ngành kinh tế quan trọng. Việc chăm sóc, nuôi trồng các loại nông sản đạt được chất lượng cao đang được nhiều nông dân quan tâm. Các biện pháp canh tác, sử dụng các loại phân bón, thuốc hóa học... để tăng năng suất, sản lượng cây trồng và diệt trừ sâu bệnh vẫn chưa đạt kết quả cao.
Hiện nay, trí tuệ nhân tạo đang ngày càng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của đời sống, đặc biệt là trong nông nghiệp. Nhằm hỗ trợ và giúp tăng năng suất cây trồng, đồ án hướng đến áp dụng mạng tích chập để xây dựng mô hình dự đoán bệnh cây trồng và đưa ra các nguyên nhân, triệu chứng và giải pháp về bệnh. Mô hình được huấn luyện trên dữ liệu 20 lớp sâu bệnh, 5 lớp khỏe mạnh của 5 loài thực vật là táo, ngô, nho, cà chua, khoai tây.
Mô tả: 
61 tr.
Định danh: http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/697
Bộ sưu tập: DA.Hệ thống thông tin

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng Đã có tài khoản, vui lòng Đăng nhập
4.DA.TI.24.645.DAODANHTHAI.pdfThuyết minh10.84 MBAdobe PDFHình minh họa
Hiển thị đầy đủ biểu ghi tài liệu

Các đề xuất từ CORE

Google Scholar TM

Kiểm tra...


Khi sử dụng các tài liệu trong Hệ thống quản lý thông tin nghiên cứu phải tuân thủ Luật bản quyền.