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一种马铃薯病害神经网络识别方法

文献类型： 中文期刊

作者： 刘飞 1 ; 董伟 2 ; 高海涛 3 ;

作者机构： 1.安徽科技学院机械工程学院

2.安徽省农业科学院

3.安徽科技学院电气与电子工程学院

关键词： 马铃薯病害;卷积神经网络;病害识别;识别精度

期刊名称： 安徽科技学院学报

ISSN： 1673-8772

年卷期： 2022 年 36 卷 002 期

页码： 75-80

摘要： 目的:为解决马铃薯病害识别效率低和识别效果差等问题,构建一种基于卷积神经网络的马铃薯病害识别模型,以期获得更好的识别性能.方法:以卷积神经网络为基础,通过融入抑制神经元、批归一化等方法优化网络结构,提高网络的泛化能力,抑制过拟合等;选取马铃薯两种病害和健康图像作为研究对象,对图像进行增强、归一化等处理,以8:2的比例构建训练集和测试集对模型进行训练和测试.结果:该模型在精确率、召回率和调和均值评价指标上均优于对比模型,其收敛速度快,泛化能力强且鲁棒性好,与对比的模型相比具有更好的识别效果.结论:该方法为马铃薯病害的高效识别提供了新的途径.

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[1]一种基于深度学习的玉米病害识别方法. 郑铖,董伟,高海涛. 2023

[2]一种基于改进卷积神经网络的玉米病害高效识别模型. 王营瑛,郑铖,董伟,高海涛. 2023

[3]基于VGG-16卷积神经网络的水稻害虫智能识别研究. 钱蓉,孔娟娟,朱静波,张萌,董伟. 2020

[4]基于卷积神经网络和小样本的茶树病害图像识别. 孙云云,江朝晖,董伟,张立平,饶元,李绍稳. 2019

[5]基于深度学习的蔬菜鳞翅目害虫自动识别与检测计数. 董伟,钱蓉,张洁,张立平,陈红波,张萌,朱静波,卜英乔. 2019

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