Identification of Banana Fruit Types Using the Backpropagation Method
Notice bibliographique
Résumé
Identification of types of bananas and assessment of their maturity level is an important process in the agricultural and distribution industries. In an effort to automate this process, the authors propose an approach to identify bananas and their level of ripeness using a Backpropagation neural network. Through digital image processing, images or pictures of bananas will be extracted with images such as RGB (red green blue), metric and eccentricity (shape features). The results of the image data training process are as many as 55 image data input, obtained by the training process data on banana types with 11 iterations from the maximum input epoch 10000, target error or performance 0.00642 with an accuracy value of 80%. Furthermore, the training process obtained data on the maturity level of bananas with 4 iterations from the maximum input epoch 10000, the target error or performance is 0.00606 with an accuracy value of 90%. From the test image process that has been carried out, the system can identify the type of banana and its maturity level based on the feature extraction input from the image of the banana. This study also aims to test and determine the accuracy of the application of the Backpropagation method in identifying the types of bananas and their level of maturity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».