Mushroom Species Classification in Natural Habitats Using Convolutional Neural Networks (CNN)
Hyväksytty
Luokittelutiedot
OKM-julkaisutyyppi
A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä (vertaisarvioitu)
Julkaisun muoto
Artikkeli
Kohderyhmä
Tieteellinen
Vertaisarvioitu
Vertaisarvioitu
Artikkelityyppi
Alkuperäisartikkeli
Emojulkaisun tyyppi
Lehti
Julkaisukanavan tiedot
Lehden/sarjan nimi
IEEE access
ISSN-E (elektroninen)
2169-3536
ISSN-L (linking)
2169-3536
Kustantaja
IEEE
Julkaisun JUFO ID
78297
Julkaisun JUFO-taso
1
Julkaisu on FT-listalla
Ei
Julkaisun SNIP-taso
1.44
Julkaisumaa
Yhdysvallat (USA)
Kansainvälisyys
Kyllä
Julkaisun tarkemmat tiedot
Julkaisuvuosi
2024
Ilmoitusvuosi
2024
Lehden/sarjan volyymi
12
Sivunumerot
176818-176832
DOI
10.1109/ACCESS.2024.3502543
Julkaisukieli
englanti
Yhteisjulkaisutiedot
Kansainvälinen yhteisjulkaisu
Kyllä
Yhteisjulkaisu yrityksen kanssa
Ei
Saatavuustiedot
Verkkojulkaisun linkki
Luokitukset ja lisätiedot
OKM-tieteenalaluokitus
113 Tietojenkäsittely ja informaatiotieteet
Avainsanat
Accuracy; Convolutional neural networks; Adaptation models; Feature extraction; Image color analysis; Shape; Habitats; Computational modeling; Training; Mushroom; deep learning; classifications; convolutional neural network (CNN)
Rahoittajatiedot
Rahoitustiedot julkaisussa
This study is supported via funding from Prince Sattam bin Abdulaziz University project number (PSAU/2024/R/1446). The authors are thankful for the support of the Artificial Intelligence and Data Analytics Lab (AIDA) CCIS Prince Sultan University, Riyadh, 11586, Saudi Arabia. The work of Muhammad Faheem was supported in part by the University of Vaasa, and in part by the Academy of Finland.
Lähdetietokantojen tunnukset
WoS -tunniste
WOS:001370660700012
Scopus -tunniste
2-s2.0-85210286094