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基于神经网络和SVM的植物病虫害图像识别系统

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简介:
本研究开发了一种结合神经网络与支持向量机(SVM)技术的植物病虫害图像识别系统,旨在提高对农作物病虫害的自动化检测与分类能力。通过深度学习算法优化模型性能,为农业提供精准、高效的监测工具。 本课题基于ELM神经网络以及SVM实现了植物病虫害图像的分类识别预测,并对这些图像进行了多种有效特征提取。目前,已成功提取出许多特征,但仍有一些特征需要进一步验证其是否能提高模型的分类预测效果。总体而言,该研究已经能够实现对植物病虫害图像的有效分类和识别。

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