ТЕРЕҢ ОҚЫТУДЫ ПАЙДАЛАНА ОТЫРЫП ӨСIМДIКТЕР АУРУЛАРЫН АНЫҚТАУ

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2959-5894.2025.90.2.018
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Зерттеудің негізгі мақсаты, әлемде азық-түлікпен қамтамасыз етудегі шешуші рөл атқаратын өсімдіктердің ауруларын машиналық оқыту және терең оқыту сияқты озық технологияларының көмегімен ерте анықтау болып табылады. Бұл мақалада өсімдік ауруларын анықтау үшін машиналық оқыту мен терең оқыту әдістерін қолданудың соңғы жетістіктері қарастырылған. Зерттеу барысында, 2012-2023 жылдар аралығындағы ғылыми басылымдарғабаса назар аударылып, жүргізілген тәжірибелердің дәлдігі мен тиімділігін арттыру үшін, ұсынылған әдістерді қолданудың тиімділігі көрсетілген. Ұсынылған жұмыста, деректердің қолжетімділігіне, бейне сапасына, сондай-ақ дені сау және ауру өсімдіктер арасындағы дифференциацияға қатысты мәселелері секілді, өсімдіктер ауруларын анықтау үшін, машиналық оқыту және терең оқыту алгоритмдері пайдаланылды. Өсімдік ауруларын анықтау бойынша нейрондық желілерін оқыту алма, картоп және қызанақ жемістері бойынша жинақталған деректерге жүргізілді. Зерртеу нәтижесінде,11 қабатты нейрондық желі 98% дәлдік көрсетті.