Crop Coverage Data Classification using Support Vector Machine

A statistical tool which can be used in various applications ranging from medical science to agricultural science is support vector machines. The proposed methodology used is support vector machine and it isused to classify a raster map. The dataset used herein is of Gujarat state agriculture map. The proposed approach is used to classify raster map into groups based on crop coverage of various crops. One group represents rice crop coverageand the othermillets crop coverage and yet another that of cotton crop coverage.Various statistical parameters are used to measure the efficacy of the proposed methodology employed

Crop Coverage Data Classification using Support Vector Machine

A statistical tool which can be used in various applications ranging from medical science to agricultural science is support vector machines. The proposed methodology used is support vector machine and it isused to classify a raster map. The dataset used herein is of Gujarat state agriculture map. The proposed approach is used to classify raster map into groups based on crop coverage of various crops. One group represents rice crop coverageand the othermillets crop coverage and yet another that of cotton crop coverage.Various statistical parameters are used to measure the efficacy of the proposed methodology employed

Інтелектуальна система класифікації типів аудіоконтенту

У роботі проведено дослідження класифікації типів аудіоконтенту та розроблено інтелектуальну систему класифікації довгих аудіоданих, розглянуто типи радіоконтенту, процес вилучення аудіофіч, розглянуто особливості існуючих підходів до класифікації аудіоконтенту та попередня обробка звукового сигналу та методи покращення вилучених ознак. Об’єктом дослідження є класифікація типів аудіоконтенту. Було виконано всі кроки для переходу нейронних мереж від обробки даних до класифікації кінцевих ознак. Отримано результати тестів для двох різних розмічених наборів даних, створених за допомогою бібліотеки на мові python, було класифіковано їх із зміненими параметрами для роботи з довгим аудіоконтентом за допомогою інтерфейсу 8M, проведено аналіз отриманих результатів, їх точність та визначено необхідні зміни для покращення інтелектуальної системи. Розмір пояснювальної записки – 87 аркушів, містить 35 ілюстрацій, 23 таблиці, 6 додатків.In this work, the research conducted on the classification of types of audio content. The intellectual system of classification of long audio data was developed. Types of radio content, process of extraction of audio files was considered in this work. The features of existing approaches to classification of audio content and preliminary processing of an audio signal and methods of improvement of the removed features was considered in this explanatory note. The object of research is the classification of audio content’s types. All steps were performed to transition neural networks from data processing to classification of final features. The results of tests for two different marked data sets created with the additional feature extractor library in python, they were classified with changed parameters for working with long audio content using the 8M interface, the results were analyzed, their accuracy and necessary changes to improve intelligent system. Explanatory note size - 87 pages, contains 35 illustrations, 23 tables, 6 applications