典型文献
基于卷积神经网络的魔芋病害识别
文献摘要：
魔芋在种植过程中易感染各种病害,为了对魔芋病害进行实时自动化监测,研究了基于机器视觉的魔芋病害自动识别算法.以Inception V3为卷积神经网络算法理论模型,在深度学习开发环境下,采用神经元结构算法,以神经元为基本单位组建神经网络,实现了魔芋病害种类的识别.通过归一化和细化等预处理提升病害识别的精度和准确度,对模型内部及结果进行可视化处理以增加算法的实用性;在识别过程中通过调节各参数及层结构对模型进行优化,使模型能够较好地兼顾准确率和效率.测试结果表明,该算法能够实现常见魔芋的自动病害识别,准确率保持在90％以上.
文献关键词：
魔芋病害;卷积神经网络;Inception V3;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
雷朦;余顺园
作者机构：
安康学院电子与信息工程学院,陕西 安康 725000
文献出处：
引用格式：
[1]雷朦;余顺园-.基于卷积神经网络的魔芋病害识别)[J].湖北农业科学,2022(23):197-201,228
A类：
B类：
魔芋病害,病害识别,中易,自动化监测,机器视觉,自动识别算法,Inception,V3,神经网络算法,法理论,开发环境,神经元结构,病害种类,可视化处理,加算,识别过程,顾准
AB值：
0.264132
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