基于卷积神经网络的葡萄病毒病的图像识别

吴雪琦

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基于卷积神经网络的葡萄病毒病的图像识别

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葡萄在世界历史上源远流长,科技的发展与人口的流动让葡萄的种植范围不断扩大,位居世界首位,这其中也带来了许多问题,例如葡萄病毒病。提前发现病害可以扭转葡萄产量下降趋势。针对人们肉眼判断准确率低的问题,文章提出了基于CNN的葡萄病毒病的图像识别模型,网络包含一个输入层、四个卷积层、四个池化层、两个全连接层和一个输出层,对于文章选取的数据,该模型的精确度达到了97.25%,损失率达到9.77%。

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来源
《现代信息科技》 |2021年第10期|30-33|共4页
作者
吴雪琦;
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作者单位

聊城大学季羡林学院;

山东聊城252000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
葡萄病毒病; 卷积神经网络; 模型; 图像识别;

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