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为了解决玉露香梨叶虫害种类多、扩散速度快、人工识别梨叶虫害耗时长的问题,提出了能够在自然环境下对玉露香梨叶虫害图像自动识别的Tiny-Alexnet卷积神经网络(Tiny-Alexnet Convolution Neural Network,TACNN)的虫害识别模型。分析了Alexnet模型的网络结构,并将实地采集的玉露香叶片虫害图像进行统一处理,为避免全连接层卷积核参数过大而产生的过拟合现象,通过优化全连接层,设置不同神经元节点和实验参数,得出了Mid-Alexnet、TACNN两种虫害识别模型。实验结果表明:TACNN较Alexnet和Mid-Alexnet模型有较高的识别准确率,该模型能够有效地提取梨叶虫害特征,类别平均准确率为81.18%,实现了对金龟子、梨木虱、梨瘿蚊三种虫害的准确区分。该模型在玉露香梨叶虫害识别方面具有良好的性能,可实现自然环境下玉露香梨叶虫害的精准识别。 相似文献
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梨黑星病(Venturia pirina)是砀山酥梨最为严重的病害之一,梨种植户每年因为这种病害遭受了很大的损失。随着农业信息化的发展,国内外目前已有很多关于农业专家系统报道,但关于砀山酥梨黑星病综合管理专家系统尚未见报道。在搜集梨黑星病相关资料和领域专家生产实践经验的基础上,结合黄河故道地区砀山酥梨黑星病发生发展的现状,基于CBR和RBR混合推理模式,利用Visual Basic 6.0编程和Photoshop图像处理等软件,开发了砀山酥梨黑星病综合管理专家系统。该系统由“砀山酥梨黑星病预测与防治子系统”和“砀山酥梨黑星病综合防治决策支持子系统”两个子系统构成,系统涵盖内容全面、界面简洁、针对性强、操作容易,可为黄河故道地区农业技术人员和梨种植户在防治梨黑星病实践中提供决策咨询。 相似文献
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异菌脲在梨和土壤中残留量的测定方法 总被引:2,自引:0,他引:2
曹彦卫 《河北机电学院学报》2012,(5):321-322
建立了异菌脲在梨和土壤中气相色谱分析方法。梨、土壤样品用乙腈提取,Florisil固相萃取小柱净化,淋出液浓缩后用正己烷定容,气相色谱仪电子捕获器检测。试验结果表明,异菌脲的含量与峰面积之间呈线性关系,异菌脲的最小检出量为0.005ng。对于梨样本,异菌脲最低检测量为0.01mg/kg,添加平均回收率为94%~107%,变异系数为3.2%~6.5%;对于土壤样本,异菌脲最低检测量为0.01mg/kg,添加平均回收率为98%~110%,变异系数为4.0%~10.5%。结果表明该残留分析方法的灵敏度、准确度、精密度等均符合农药残留检测的要求。 相似文献
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