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柑橘是我国重要的农产品经济作物,柑橘病虫害会严重影响柑橘的产量及品质,为了实现柑橘病虫害的早期诊断,该文提出了一种基于卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)和高光谱技术的柑橘病叶分类新方法。实验选柑橘正常叶片、柑橘溃疡病叶片、柑橘红蜘蛛叶片、柑橘煤烟病、柑橘除草剂(草甘磷)叶片为研究对象,用高光谱成像系统提取450～900nm下81个波段作为模型输入数据,建立基于卷积神经网络的柑橘病叶分类模型。实验结果显示,在迭代次数为1000次和学习率为0.001时,模型