ТЕРЕҢ ОҚЫТУДЫ ПАЙДАЛАНА ОТЫРЫП ӨСIМДIКТЕР АУРУЛАРЫН АНЫҚТАУ

2025

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2959-5894.2025.90.2.018
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.