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An Optimized Convolution Neural Network architecture for Paddy Disease Classification

Computers, Materials & Continua 2022年第6期71卷 6053-6067页

作者： Muhammad Asif Saleem Muhammad Aamir Rosziati Ibrahim Norhalina Senan Tahir Alyas Faculty of Computer Science Universiti Tun Hussein Onn MalaysiaBatu Pahat54000Malaysia School of Electronics Computing and MathematicsUniversity of DerbyDerbyDE221GBUnited Kingdom Department of Computer Science Lahore Garrison UniversityLahore54000Pakistan

Plant disease classification based on digital pictures is *** learning approaches and plant image categorization technologies such as deep learning have been utilized to recognize,identify,and diagnose plant diseases in the previous *** the yield quantity and quality of rice forming is an important cause for the paddy production ***,some diseases that are blocking the improvement in paddy production are considered as an ominous *** Neural Network(cnn)has shown a remarkable performance in solving the early detection of paddy leaf diseases based on its images in the fast-growing era of science and ***,the significant cnn architectures construction is dependent on expertise in a neural network and domain *** approach is time-consuming,and high computational resources are *** this research,we propose a novel method based on Mutant Particle swarm optimization(MUT-PSO)Algorithms to search for an optimum cnn architecture for Paddy leaf disease *** results show that Mutant Particle swarm optimization Convolution Neural Network(MUTPSO-cnn)can find optimumcnnarchitecture that offers better performance than existing hand-crafted cnn architectures in terms of accuracy,precision/recall,and execution time.

关键词： Deep learning optimum cnn architecture particle swarm optimization convolutional neural network parameter optimization

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