基于卷积神经网络的玉米病害识别

摘要：

在玉米生长初期,不能及时知道玉米所患病害从而无法及时医治,将导致玉米产量和质量下降.而人工分辨玉米病害耗费大量人力和时间,判断准确率也不高.因此文章提出了基于卷积神经网络的玉米病害识别模型,模型主要有12个网络层,其中包含输入层、4个卷积层、4个池化层、2个全连接层和输出层.通过调整参数和模型优化等操作,最终分类准确率在95％左右.模型具有一定的实际意义,可为玉米病害防治提供理论依据.

关键词：玉米;卷积神经网络;模型;病害

所属期刊栏目：5

分类号：TP183;TP391.4(自动化基础理论)

在线出版日期：2021-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：6-9