Dwarf Mongoose Optimization with DL Based Soil Classification Model for Precision Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
In the agricultural sector, soil quality plays a pivotal role in determining crop types.Traditional manual soil analysis can be time-consuming and reliant on a limited number of experts, often resulting in insufficient knowledge about local soil conditions.For accurate soil classification process, this study develops a Dwarf Mongoose Optimization with DL Based Soil Classification (DMODL-SC) model.The presented DMODL-SC technique majorly recognizes different kinds of soil using CV and DL models.In the presented DMODL-SC technique, bilateral filtering (BF) technique is used for noise removal process which eradicate the presence of noise exist in the soil images and enhances its quality.In addition, the presented DMODL-SC technique employs capsule network (CapsNet) model for feature extraction process.Moreover, Denoising Auto Encoder (DAE) is exploited for the identification and classification of soil.Since the manual hyperparameter tuning is a tedious process, the DMO algorithm is applied to tune the hyperparameters related to the DAE model.To demonstrate the enhanced performance of the projected DMODL-SC system, an extensive range of experiments were performed.The comparison study reported the improvised soil classification performance of the DMODL-SC technique over other approaches with maximum accuracy of 95.92%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».