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检索条件"主题词=果蔬病害"

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基于弹性动量深度学习神经网络的果体病理图像识别: 收藏
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引用; 《农业机械学报》2015年第1期46卷 20-25页; 作者：谭文学赵春江吴华瑞高荣华北京工业大学计算机学院北京100124 湖南文理学院计算机科学与技术学院常德415000 北京农业信息技术研究中心北京100097; 为了实时预警果蔬病害和辅助诊断果蔬疾病,实现无人值守的病虫害智能监控,设计了深度学习神经网络的果蔬果体病理图像识别方法,基于对网络误差的传播分析,提出弹性动量的参数学习方法,以苹果为例进行果体病理图像的识别试验。结果表明,...; 为了实时预警果蔬病害和辅助诊断果蔬疾病,实现无人值守的病虫害智能监控,设计了深度学习神经网络的果蔬果体病理图像识别方法,基于对网络误差的传播分析,提出弹性动量的参数学习方法,以苹果为例进行果体病理图像的识别试验。结果表明,该方法召回率为98.4%;同其他同源更新机制相比,弹性动量方案能显著改善学习网络的果蔬病害识别准确率;其收敛曲线平滑,5 h时耗能实现收敛,对不同数据集也有良好泛化性能。; 来源：详细信息评论

指认式病害诊断专家系统的设计与实现: 收藏
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引用; 《科技视界》2017年第17期 44-45页; 作者：张英亮天津农学院天津西青300384; 《指认式病害诊断专家系统》通过互联网向广大果蔬种植农户提供病害治疗指导,本文对该系统的设计思想和实现所用的主要技术进行阐述。因面向对象的群体特点,在设计系统时尽量以免使用文字,而采用图片导航,层层指认,帮助农户确定病害及...; 《指认式病害诊断专家系统》通过互联网向广大果蔬种植农户提供病害治疗指导,本文对该系统的设计思想和实现所用的主要技术进行阐述。因面向对象的群体特点,在设计系统时尽量以免使用文字,而采用图片导航,层层指认,帮助农户确定病害及其治疗方案。; 来源：详细信息评论

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