データベース収録論文2025·Global
スマート農業：予測分析と資源最適化による都市農業の強化
Smart Farming: Enhancing Urban Agriculture Through Predictive Analytics and Resource Optimization
Eman Aldhahri, Abdulwahab Ali Almazroi, Monagi H. Alkinani, Nasir Ayub, Elham Alghamdi, Nourah Fahad Janbi
IEEE Access
Urban Farm DB の要約
この研究は、都市農業における作物の健康予測とストレス評価のための新しい分類モデルであるResXceNet-HBAを提案しています。このモデルは、ResNetブロック、Xceptionモジュール、HBA最適化パラメータ、およびWICL、LFS、AFDなどのデータ処理技術を統合しています。ResXceNet-HBAは、98.5%の精度、98.2%の適合率、98.7%の再現率、98.4%のF1スコアを達成し、ResNet、CNN、Inception V2を上回り、50.9秒でより高速に実行されました。