Detta dokument visar användningen av radiala basnätverk (RBF), cellulära neurala nätverk (CNN) och genetisk algoritm (GA) för automatisk klassificering av växtblad. Ett genetiskt neuronal system häri försökte lösa några av de inneboende utmaningar som nuvarande programvara som används för växtblad klassificering. Bildsegmenteringsmodulen i detta arbete var genetiskt optimerad för att få framträdande egenskaper i de bilder av växtblad som användes i detta arbete. Kombinationen av GA-baserad CNN och RBF i detta arbete visade sig vara effektivare än de befintliga system som använder konventionella kantoperatörer som Canny, LoG, Prewitt och Sobel. Resultaten häri visade att GA-baserad CNN kantdetektor överträffar andra kantdetektorer när det gäller hastighet och klassificeringsnoggrannhet.
Oluleye m.fl. Ref kombinerade en GA-baserad CNN-kantdetektor och ett RBF-inlärningssystem för automatisk klassificering av växtblad.
A Neuronal Classification System for Plant Leaves Using Genetic Image Segmentation
{'venue': 'British Journal of Mathematics & Computer Science', 'journal': 'British Journal of Mathematics & Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}