Spiking neural network in precision agriculture
العناوين الأخرى
الشبكة العصبية المتصاعدة في الزراعة الدقيقة
المؤلفون المشاركون
Abbas, Hasna Ahmad
Shalta, Nadiyah Adnan
المصدر
العدد
المجلد 21، العدد 7 (31 يوليو/تموز 2015)، ص ص. 17-34، 18ص.
الناشر
تاريخ النشر
2015-07-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
In this paper, precision agriculture system is introduced based on Wireless Sensor Network (WSN).
Soil moisture considered one of environment factors that effect on crop.
The period of irrigation must be monitored.
Neural network capable of learning the behavior of the agricultural soil in absence of mathematical model.
This paper introduced modified type of neural network that is known as Spiking Neural Network (SNN).
In this work, the precision agriculture system is modeled, contains two SNNs which have been identified off-line based on logged data, one of these SNNs represents the monitor that located at sink where the period of irrigation is calculated and the other represents the soil.
In addition, to reduce power consumption of sensor nodes Modified Chain- Cluster based Mixed (MCCM) routing algorithm is used.
According to MCCM, the sensors will send their packets that are less than threshold moisture level to the sink.
The SNN with Modified Spike-Prop (MSP) training algorithm is capable of identifying soil, irrigation periods and monitoring the soil moisture level, this means that SNN has the ability to be an identifier and monitor.
By applying this system the particular agriculture area reaches to the desired moisture level.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shalta, Nadiyah Adnan& Abbas, Hasna Ahmad. 2015. Spiking neural network in precision agriculture. Journal of Engineering،Vol. 21, no. 7, pp.17-34.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-612792
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shalta, Nadiyah Adnan& Abbas, Hasna Ahmad. Spiking neural network in precision agriculture. Journal of Engineering Vol. 21, no. 7 (Jul. 2015), pp.17-34.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-612792
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shalta, Nadiyah Adnan& Abbas, Hasna Ahmad. Spiking neural network in precision agriculture. Journal of Engineering. 2015. Vol. 21, no. 7, pp.17-34.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-612792
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 23-34
رقم السجل
BIM-612792
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