【摘 要】
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为减轻花叶病对大豆产量的影响,实现对大豆花叶病害初期的快速检测,本文提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的大豆花叶病害的诊断识别方法。
【机 构】
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浙江理工大学信息学院,南京农业大学农学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61105035,61502430)
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为减轻花叶病对大豆产量的影响,实现对大豆花叶病害初期的快速检测,本文提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型的大豆花叶病害的诊断识别方法。首先对分别接种SC3、SC7病毒7d后发病初期及正常的'南农1138-2'大豆样本各80片(共计240片)进行高光谱图像采集,根据其图像信息提取并计算感兴趣区域的平均光谱值,建立基于高光谱图像的CNN模型。最终模型训练集识别率达到94.79%,预测集识别率达到92.08%,其中对接种SC3病毒的花
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