Feature Recognition of Crop Growth Information in Precision Farming
المؤلفون المشاركون
Sun, Hanqing
Zhang, Xiaohui
Yu, Zhou
Xi, Gang
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-10-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
To identify plant electrical signals effectively, a new feature extraction method based on multiwavelet entropy and principal component analysis is proposed.
The wavelet energy entropy, wavelet singular entropy, and the wavelet variance entropy of plants’ electrical signals are extracted by a wavelet transformation to construct the combined features.
Principal component analysis (PCA) is applied to treat the constructed features and eliminate redundant information among those features and extract features which can reflect signal type.
Finally, the classification method of BP neural network is used to classify the obtained feature vectors.
The experimental results show that this method can acquire comparatively high recognition rate, which proposed a new efficient solution for the identification of plant electrical signals.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sun, Hanqing& Zhang, Xiaohui& Yu, Zhou& Xi, Gang. 2018. Feature Recognition of Crop Growth Information in Precision Farming. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136602
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sun, Hanqing…[et al.]. Feature Recognition of Crop Growth Information in Precision Farming. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136602
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sun, Hanqing& Zhang, Xiaohui& Yu, Zhou& Xi, Gang. Feature Recognition of Crop Growth Information in Precision Farming. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136602
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1136602
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر