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germination quality Prognosis: Classifying Spectroscopic Images of the Seed Samples

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第2期35卷 1815-1829页

作者： Saud S.Alotaibi Department of Information Systems College of Computer and Information SystemsUmm Al-Qura UniversityMakkahSaudi Arabia

One of the most critical objectives of precision farming is to assess the germination quality of *** models contribute to thisﬁeld primarily through the use of artiﬁcial intelligence techniques such as machine learning,which present difﬁculties in feature extraction and optimization,which are critical factors in predicting accuracy with few false alarms,and another signiﬁcant dif-ﬁculty is assessing germination ***,the majority of these contri-butions make use of benchmark classiﬁcation methods that are either inept or too complex to train with the supplied *** manuscript addressed these issues by introducing a novel ensemble classiﬁcation strategy dubbed“Assessing germination quality of Seed Samples(AGQSS)by Adaptive Boosting Ensemble Classiﬁcation”that learns from quantitative phase features as well as universal features in greyscale spectroscopic *** experimental inquiry illustrates the signiﬁcance of the proposed model,which outperformed the currently avail-able models when performance analysis was performed.

关键词： Precision farming ensemble classiﬁcation germination quality machine learning predictive analytics

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