Intelligent Wheat Types Classification Model Using New Voting Classifier
Notice bibliographique
Résumé
When assessing the quality of the grain supply chain's quality, it is essential to identify and authenticate wheat types, as this is where the process begins with the examination of seeds. Manual inspection by eye is used for both grain identification and confirmation. High-speed, low-effort options became available thanks to automatic classification methods based on machine learning and computer vision. To this day, classifying at the varietal level is still challenging. Classification of wheat seeds was performed using machine learning techniques in this work. Wheat area, wheat perimeter, compactness, kernel length, kernel width, asymmetry coefficient, and kernel groove length are the 7 physical parameters used to categorize the seeds. The dataset includes 210 separate instances of wheat kernels, and was compiled from the UCI library. The 70 components of the dataset were selected randomly and included wheat kernels from three different varieties: Kama, Rosa, and Canadian. In the first stage, we use single machine learning models for classification, including multilayer neural networks, decision trees, and support vector machines. Each algorithm's output is measured against that of the machine learning ensemble method, which is optimized using the whale optimization and stochastic fractal search algorithms. In the end, the findings show that the proposed optimized ensemble is achieving promising results when compared to single machine learning models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».