A novel nature-inspired feature selection algorithm for efficient moisture estimation in fruits using RF-Sensed data
Rattachement africain : pk, sa, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
We propose a novel hybrid nature-inspired feature selection algorithm that unifies update mechanisms from Grey Wolf Optimizer (GWO), Artificial Bee Colony (ABC), and Bat Algorithm (BA). The resulting framework enables optimized machine learning models for precise grape moisture estimation from radio frequency (RF)-sensed data, addressing key challenges in smart agriculture. Performance is assessed in two phases: (1) pairing the feature selection method with a gated recurrent unit (GRU) model and comparing it against benchmark optimizers, and (2) integrating it with a customized convolutional neural network variant (CNN-R) designed for regression. The proposed feature selection technique demonstrates superior performance across all evaluation metrics. When combined with GRU, it achieves significantly lower root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) alongside a higher R2 (best-case: 0.999) compared to benchmark methods. With CNN-R, it maintains equally competitive results, validating its architecture-independent effectiveness. Crucially, the study shows that convolutional neural network (CNN), when adapted through CNN-R, can rival traditional regression models like GRU on numerical data.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A novel nature-inspired feature selection algorithm for efficient moisture estimation in fruits using RF-Sensed data
- Date Crossref
- 26/09/2025
- Éditeur
- PeerJ
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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COMSATS University Islamabad Department of Computer Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Prince Sattam Bin Abdulaziz University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tulane University Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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LSU New Orleans pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Computer Engineering Department of Information Systems pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Computer Engineering — COMSATS University Islamabad, Prince Sattam Bin Abdulaziz University et Department of Computer Science — Tulane University, avec 2 autres affiliations.
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