2009
Artificial intelligence in pest insect monitoring.
FEDOR, Peter, Jaromír VAŇHARA, Igor MALENOVSKÝ, Josef HAVEL, Ian SPELLERBERG et. al.Základní údaje
Originální název
Artificial intelligence in pest insect monitoring.
Název česky
Umělá inteligence pro monitorování škodlivého hmyzu.
Autoři
FEDOR, Peter (703 Slovensko, garant), Jaromír VAŇHARA (203 Česká republika, domácí), Igor MALENOVSKÝ (203 Česká republika), Josef HAVEL (203 Česká republika, domácí) a Ian SPELLERBERG (554 Nový Zéland)
Vydání
Systematic Entomology, Oxford, England, BLACKWELL PUBLISHING, 2009, 0307-6970
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10600 1.6 Biological sciences
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Impakt faktor
Impact factor: 2.467
Kód RIV
RIV/00216224:14310/09:00034450
Organizační jednotka
Přírodovědecká fakulta
UT WoS
000264374300013
Klíčová slova anglicky
ANN;thrips;pest
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 19. 3. 2013 15:09, prof. RNDr. Jaromír Vaňhara, CSc.
V originále
Global problems of hunger and malnutrition induced us to introduce a new tool for semi-automated pest insect identification and monitoring: an artificial neural network system. Multilayer perceptrons, an artificial intelligence method, seem to be efficient for this purpose. We evaluated 101 European economically important thrips (Thysanoptera) species: extrapolation of the verification test data indicated 95% reliability at least for some taxa analysed. Mainly quantitative morphometric characters, such as head, clavus, wing, ovipositor length and width, formed the input variable computation set in a Trajan neural network simulator. The technique may be combined with digital image analysis.
Česky
Využití umělých neuronových sítí pro semiautomatickou identifikaci a monitoring škodlivého hmyzu.
Návaznosti
| MSM0021622416, záměr |
|