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Diagnosis of Neem Leaf Diseases Using Fuzzy-HOBINM and ANFIS Algorithms

Computers, Materials & Continua 2021年第11期69卷 2061-2076页

作者： K.K.Thyagharajan I.Kiruba Raji r.m.d engineering college kavaraipettaigummidipoonditriuvallurindia

This paper proposes an approach to detecting diseases in neem leaf that uses a Fuzzy-higher order Biologically Inspired Neuron Model(F-HOBINM)and adaptive neuro classifier(ANFIS).India exports USD 0.28-million worth of neem leaf to the UK,USA,UAE,and Europe in the form of dried leaves and powder,both of which help reduce diabetesrelated issues,cardiovascular problems,and eye *** neem leaf disease is difficult through visual interpretation,owing to similarity in their color and texture *** most common diseases include bacterial blight,Colletotrichum and Alternaria leaf spot,blight,damping-off,powdery mildew,Pseudocercospora leaf spot,leaf web blight,and seedling ***,traditional color and texture algorithms fail to identify leaf diseases due to irregular lumps and surfaces,and rough ridges,as the classification time involved takes as long as a *** proposed F-HOBINM algorithm recognizes the leaf intensity through the leaky capacitor,and uses subjective intensity and physical stimulus to interpret the ***,the processed leaf images from the HOBINM algorithm are applied to the ANFIS classifier to identify neem leaf *** experimental results show 92.18%accuracy from a database of 1,462 neem leaves.

关键词： higher-order neural network fuzzy c-means clustering Mamdani fuzzy inference system adaptive neuro-fuzzy classifier

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