Jhansi G / Srividhya V / Sujatha Kesavan
Librería Samer Atenea
Kálamo Books
Librería Elías (Asturias)
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
Identyfikacja chorób ryb. Tradycyjne metody diagnozowania chorób często polegają na badaniu ręcznym i subiektywnym podejmowaniu decyzji, co może prowadzić do błędów i opóźnień w leczeniu. Podejście, które zyskało popularność w ostatnich latach w zakresie automatycznej i bezstronnej identyfikacji chorób ryb. Głównym celem tego badania jest stworzenie niezawodnej i wydajnej struktury, która może dokładnie identyfikować i klasyfikować różne dolegliwości dotykające ryby, wykorzystując zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji i skomplikowane metodologie analizy obrazu w celu wyodrębnienia wskazówek wizualnych z obrazów. Umożliwiając wczesne wykrywanie, szybką interwencję i produktywność populacji ryb, wdrożenie takiego systemu ma potencjał zrewolucjonizowania procedur zarządzania chorobami w akwakulturze. Skuteczne zarządzanie chorobami w akwakulturze zależy od szybkiej i dokładnej diagnozy chorób ryb. To streszczenie łączy ustalenia z trzech badań, które sugerują nowe metody identyfikacji chorób ryb. W pierwszym artykule przedstawiono nową metodę diagnozowania chorób ryb przy użyciu bezzapachowego filtra Kalmana (UKF) i sieci neuronowych Elmana (ENN).