The Development of an Intelligent Monitoring System for Agricultural Inputs Basing on DBN-SOFTMAX
المؤلفون المشاركون
Yang, Ling
Sarath Babu, V.
Zou, Juan
Cai, Xu Can
Wu, Ting
Lin, Li
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-10-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
To solve the problem of unreliability of traceability information in the traceability system, we developed an intelligent monitoring system to realize the real-time online acquisition of physicochemical parameters of the agricultural inputs and to predict the varieties of input products accurately.
Firstly, self-developed monitoring equipment was used to realize real-time acquisition, format conversion and pretreatment of the physicochemical parameters of inputs, and real-time communication with the cloud platform server.
In this process, LoRa technology was adopted to solve the wireless communication problems between long-distance, low-power, and multinode environments.
Secondly, a deep belief network (DBN) model was used to learn unsupervised physicochemical parameters of input products and extract the input features.
Finally, these input features were utilized on the softmax classifier to establish the classification model, which could accurately predict the varieties of agricultural inputs.
The results showed that when six kinds of pesticides, chemical fertilizers, and other agricultural inputs were predicted through the system, the prediction accuracy could reach 98.5%.
Therefore, the system can be used to monitor the varieties of agrarian inputs effectively and use in real-time to ensure the authenticity and accuracy of the traceability information.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Ling& Sarath Babu, V.& Zou, Juan& Cai, Xu Can& Wu, Ting& Lin, Li. 2018. The Development of an Intelligent Monitoring System for Agricultural Inputs Basing on DBN-SOFTMAX. Journal of Sensors،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201653
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Ling…[et al.]. The Development of an Intelligent Monitoring System for Agricultural Inputs Basing on DBN-SOFTMAX. Journal of Sensors No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201653
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Ling& Sarath Babu, V.& Zou, Juan& Cai, Xu Can& Wu, Ting& Lin, Li. The Development of an Intelligent Monitoring System for Agricultural Inputs Basing on DBN-SOFTMAX. Journal of Sensors. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201653
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1201653
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