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Identificazione delle malattie dei pesci. I metodi tradizionali di diagnosi delle malattie si basano spesso su esami manuali e decisioni soggettive, che possono causare errori e ritardi nel trattamento. Un approccio che ha guadagnato terreno negli ultimi anni per l'identificazione automatizzata e imparziale delle malattie dei pesci. L'obiettivo principale di questo studio è creare un quadro affidabile ed efficiente in grado di identificare e classificare accuratamente le varie patologie che affliggono i pesci, sfruttando algoritmi di intelligenza artificiale avanzati e complesse metodologie di analisi delle immagini per estrarre indizi visivi dalle immagini. Consentendo la diagnosi precoce, un intervento tempestivo e la produttività delle popolazioni ittiche, l'implementazione di tale sistema ha il potenziale di rivoluzionare le procedure di gestione delle malattie in acquacoltura. Un'efficace gestione delle malattie in acquacoltura dipende dalla diagnosi tempestiva e accurata delle malattie dei pesci. Questo abstract combina i risultati di tre studi che suggeriscono nuovi metodi per l'identificazione delle malattie dei pesci. Nel primo articolo viene presentato un nuovo metodo per la diagnosi delle malattie dei pesci utilizzando il Filtro di Kalman non profumato (UKF) e le Reti Neurali di Elman (ENN).
Info autore
La Dott.ssa K. Sujatha è attualmente Professoressa presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica ed Elettronica (EEE) presso il Dr. M.G.R Educational and Research Institute di Chennai, Tamil Nadu, India. Ha 20 anni di esperienza nell'insegnamento in diverse facoltà di Ingegneria. Ha conseguito la laurea triennale (BE) nel 1999 presso la Bharathiyar University, il Master in Ingegneria Elettrica (ME) nel 2004 e il dottorato di ricerca (Dottorato di Ricerca) nel 2011 presso l'Anna University.
