【摘 要】
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农作物疾病的人工诊断效果常受到个人诊断经验和能力的限制,无法达到最令人满意的诊断结果。将丰富的植物病理学诊断经验和知识编入专家系统,利用模式识别算法,对农作物常见
【机 构】
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内蒙古工业大学电力学院电工基础教学中心,内蒙古工业大学电力学院自动化系
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农作物疾病的人工诊断效果常受到个人诊断经验和能力的限制,无法达到最令人满意的诊断结果。将丰富的植物病理学诊断经验和知识编入专家系统,利用模式识别算法,对农作物常见疾病进行诊断,可以大大提高诊断准确率,有效地提高其产量和质量。主要研究了基于一种人工神经元网络—多层感知器网络的模式识别技术在大豆疾病诊断中的应用。MLP神经网络通过模拟生物神经元细胞对外部刺激而产生的反应,构成一种前向神经网络,可以有效地解决非线性不可分问题。首先对大豆常见19种疾病症状进行了收集和整理,构建试验样本集。然后,利用反向传播算法对该网络进行训练和测试。测试结果表明,该模型具有较高的农作物疾病诊断正确率和良好的泛化能力。
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