Key points are not available for this paper at this time.
تمت دراسة أداء الشبكة العصبية الاصطناعية للتعرف التلقائي على النباتات العالقة باستخدام بيانات من زراعة الطحالب في المختبر، تم تحليلها على جهاز تحليل النباتات العالقة الضوئي (OPA)، وهو جهاز قياس تدفق تم تطويره خصيصًا لتحليل النباتات العالقة. تم استخدام بيانات من أحادية الثقافة لثمانية أنواع من الطحالب لتدريب الشبكة العصبية. تم اختبار أداء الشبكة المدربة باستخدام بيانات OPA من خليط زراعات المختبر. تمكنت الشبكة من تمييز Cyanobacteria عن الطحالب الأخرى بدقة 99%. تم التعرف على الأنواع بدقة أقل، ولكنها كانت عمومًا تزيد عن 90%. هذا يدل على أنه يمكن استخدام شبكة عصبية تحت التعلم الموجه للتعرف التلقائي على الأنواع في خليط معقد نسبيًا. قد يزيد دمج مثل هذا النظام أيضًا من نطاق حجم التشغيل لجهاز قياس التدفق. تقدم مجموعة بيانات OPA وتحليل بيانات الشبكة العصبية العناصر اللازمة لبناء نظام تشغيل تلقائي للتعرف على الطحالب.
بالفورت وآخرون (الأربعاء) درسوا هذا السؤال.