基于深度学习算法的农作物灾害预测研究OA
Research on crop disease prediction based on deep learning algorithm
针对人工预测农作物病害的方法存在效率低、误差大的弊端,提出一种基于深度学习的农作物病害预测方法.首先采用基于改进深度学习的特征提取算法,提取农作物特征;基于提取的农作物特征,再通过基于粒子群支持向量机状态识别的农作物病害识别模型,实现农作物病害预测.实验结果表明:所提方法对农作物特征提取耗时最大值为54.76 ms,提取精度最大值为0.983;对同一农作物不同病害预测精度高达0.94,对不同农作物的同一病害、不同农作物差异病害的预测误差值均为0.…查看全部>>
谢泽奇;张会敏
郑州西亚斯学院 电子信息工程学院,河南 郑州 451150郑州西亚斯学院 电子信息工程学院,河南 郑州 451150
信息技术与安全科学
农作物病害预测深度学习特征提取状态识别实验验证
《现代电子技术》 2021 (4)
基于稀疏流形学习和环境影响因子的植物病害识别方法研究
107-110,4
国家自然科学基金项目(61473237)河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目(2018GGJS200)科技厅重点研发与推广专项(科技攻关)项目(182102210545)科技厅重点研发与推广专项(科技攻关)项目(192102210289)河南省高等学校重点科研项目计划支持(20A520045)
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