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基于机器学习的水稻病害识别算法的研究

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基于机器学习的水稻病害识别算法的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-19页
  1.1 课题研究背景及意义第10-11页
  1.2 机器学习与图像处理概述第11-13页
    1.2.1 机器学习简介第11页
    1.2.2 数字图像处理简介第11-12页
    1.2.3 机器学习在图像中的应用第12-13页
  1.3 机器学习在作物病害识别中的应用第13-17页
    1.3.1 国外研究现状第13-15页
    1.3.2 国内研究现状第15-17页
    1.3.3 存在的问题第17页
  1.4 本文主要研究内容第17-19页
第二章 水稻病害图像与图像处理技术第19-24页
  2.1 水稻病害介绍及样本采集第19-20页
    2.1.1 水稻图像样本采集第19-20页
    2.1.2 水稻病害样本数据处理第20页
  2.2 图像处理技术与方法第20-23页
    2.2.1 图像平滑滤波第20-22页
    2.2.2 图像直方图第22页
    2.2.3 阈值化第22-23页
  2.3 本文总体技术路线图第23页
  2.4 本章小结第23-24页
第三章 基于图像特征提取的水稻稻曲病识别方法第24-38页
  3.1 图片预处理第24-27页
    3.1.1 预处理算法流程第24页
    3.1.2 图像预处理算法第24-27页
  3.2 图像特征提取方法和分类器概述第27-33页
    3.2.1 图像特征提取方法第27-30页
    3.2.2 分类器概述第30-33页
  3.3 模型选择与实验结果分析第33-37页
    3.3.1 模型选择第33-35页
    3.3.2 实验结果分析第35-37页
  3.4 实验算法流程图和本章小结第37-38页
第四章 基于卷积神经网络的水稻稻曲病识别方法第38-54页
  4.1 卷积神经网络介绍第38-42页
    4.1.1 神经网络概述第38-39页
    4.1.2 梯度下降算法简介第39页
    4.1.3 反向传播算法第39-42页
  4.2 卷积神经网络结构选择第42-51页
    4.2.1 卷积神经网络各层介绍第42-48页
    4.2.2 卷积神经网的结构选择第48-51页
  4.3 实验结果分析第51-52页
  4.4 水稻稻曲病识别方法分析第52-53页
  4.5 本章小结第53-54页
第五章 自然状态下水稻多种病害的识别方法第54-64页
  5.1 MyNet识别水稻多种病害第54-55页
    5.1.1 MyNet的修改第54-55页
    5.1.2 实验结果分析第55页
  5.2 ResNet结构识别水稻多种病害第55-60页
    5.2.1 ResNet介绍第55-57页
    5.2.2 ResNet中1~*1卷积核介绍第57-58页
    5.2.3 ResNet结构选择第58-60页
  5.3 实验结果分析第60-63页
  5.4 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
  6.1 本文总结第64-65页
  6.2 主要工作和创新点第65页
  6.3 展望第65-66页
参考文献第66-71页
附图第71-73页
附表第73-74页
致谢第74-75页
攻读硕士学位期间发表的论文第75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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