في هذه الدراسة، تم تطوير مصنف جديد يعتمد على الرؤية المدمجة (FVBC) لتصنيف أمراض أوراق الأرز (RLD)، مستفيدًا من قدرات استخراج الميزات لهندسة VGG19 جنبًا إلى جنب مع كفاءة التصنيف لـ LightGBM. أظهر النموذج أداءً ملحوظًا، محققًا دقة تصل إلى 97.78% على مجموعة التدريب، و97.5% على مجموعة التحقق، و97.6% على مجموعة الاختبار. وقد نجح في…

تقدم البحث نهج شبكة عصبية تلافيفية (CNN) هجينة محسّنة للتنبؤ بأمراض محصول الأرز، بهدف تعزيز دقة الكشف ومعالجة التحديات مثل الكفاءة الحسابية والتعميم. تستخدم الدراسة خوارزمية تحسين الحيتان الهجينة وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات التكيفية (WOA_APSO) لتحسين استخراج الميزات واختيارها، مما يسهل الكشف المبكر والتشخيص لأمراض المحاصيل. تُظهر الطريقة المقترحة أداءً متفوقًا، حيث تحقق دقة تصل…