الصفحة الرئيسية
نبذة عن العمادة
نبذة عن العمادة
الرؤية والرسالة
الهيكل التنظيمي
الدراسات العليا بجامعة الملك عبد العزيز
الخدمات البحثية والدورات
وحدة الخدمات البحثية
ابحاث مهمة للمجتمع
خدمات العمادة
أسئلة متكررة
الأبحاث
دليل المنسوبين
مواقع مفضلة
دعم الطلاب
خريطة الوصول للعمادة
آلية توزيع الاستبانات
خدمة الاستبانات الطلابية
جوائز الدراسات العليا
التقديم على الجوائز
الفائزون بالجوائز للعام الجامعي 1440
منسوبو العمادة
دليل الموظفين
تواصل معنا
عربي
English
عن الجامعة
القبول
الأكاديمية
البحث والإبتكار
الحياة الجامعية
الخدمات الإلكترونية
صفحة البحث
عمادة الدراسات العليا
تفاصيل الوثيقة
نوع الوثيقة
:
رسالة جامعية
عنوان الوثيقة
:
تشخيص أمراض النبات باستخدام خصائص متعددة المستويات ومتعددة المقاييس للشبكة العصبية الترشيحية
Plant Disease Diagnoses Using Multi-level and Multi-scale Convolutional Neural Network
الموضوع
:
كلية الحاسبات وتقنية المعلومات
لغة الوثيقة
:
العربية
المستخلص
:
للمزارعين. ومع ذلك ثبت أن الزيارات الميدانية اليدوية لتشخيص أمراض النبات باهظة الثمن وتستغرق وقتًا طويلاً. على الرغم من اقتراح العديد من طرق تشخيص أمراض النبات المحوسبة ، إلا أن العديد من التحديات لا تزال قائمة ، بما في ذلك تشخيص مرض الأوراق في المراحل المبكرة ، وفئات الأمراض المتنوعة ، والتعقيد الحسابي في أنظمة التشخيص. يقدم هذا البحث إطار عمل تشخيص امراض النبات المحوسبة المستند إلى الشبكة العصبية التلافيفية المتطور ويشمل إطار العمل المقترح على تقنيات زيادة البيانات ويدمج ميزات متعددة المستويات ومتعددة المقاييس لإنشاء بناء للطبقة مع مقاييس ثابتة. لمعالجة مشاكل التلاشي والانفجار المتدرج ، تستخدم شبكة تشخيص امراض النبات وظيفة تنشيط-تسطيح العتبة الحفيف بالإضافة إلى ذلك ، يتم استخدام وظيفة الخسارة البؤرية للتخفيف من تأثير عدم توازن الفئة أثناء التدريب على تشخيص امراض النبات يُظهر التقييم التجريبي لمجموعة بيانات قرية النبات أداءً فائقًا لطريقة شبكة تشخيص امراض النبات مقارنة بالنماذج الأساسية ، حيث حقق متوسط إحكام 92.06٪ ، ومتوسط استدعاء 92.71٪ ، ومتوسط مقياس إف ١ 92.36٪ ، ودقة 93.79٪. علاوة على ذلك ، في مجموعة بيانات مرض أوراق الكسافا ، توضح طريقة تشخيص امراض النبات ،متوسط إحكام 86.41٪ ، ومتوسط استدعاء 85.77٪ ، ومتوسط مقياس إف ١ 86.02٪ ، ودقة 86.98٪ .هذه النتائج بمثابة دليل مقنع على الكفاءة وقوة شبكة تشخيص امراض النبات من خلال معالجة التحديات الحرجة ليقدم الإطار المقترح حلاً موثوقًا وآليًا لاكتشاف أمراض النبات بدقة .مما يتيح التدخل في الوقت المناسب وتقليل الخسائر الاقتصادية للمزارعين الكلمات المفتاحية: تشخيص أمراض النباتات، شبكة عصبية ترشيحية، متعددة المستويات، متعددة المقاييس، دالة التنشيط
المشرف
:
د. تركي طلال تركي
نوع الرسالة
:
رسالة ماجستير
سنة النشر
:
1445 هـ
2023 م
تاريخ الاضافة على الموقع
:
Wednesday, December 20, 2023
الباحثون
اسم الباحث (عربي)
اسم الباحث (انجليزي)
نوع الباحث
المرتبة العلمية
البريد الالكتروني
حامد أحمد الغامدي
Alghamdi, Hamed Ahmed
باحث
ماجستير
الملفات
اسم الملف
النوع
الوصف
49593.pdf
pdf
الرجوع إلى صفحة الأبحاث