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基于Web的葡萄病害智能决策支持系统的分析与研究 总被引:2,自引:1,他引:1
针对葡萄病害人工诊断以及传统专家系统的不足,采用基于J2EE标准的3层B/S体系结构,分析了基于Web的葡萄病害智能决策支持系统的总体结构以及核心部件的实现方法,研究了面向对象的XML葡萄病害知识表示方法以及模糊人工神经网络用于葡萄病害诊断的方法,讨论了利用MATLAB Web Server实现MATLAB的Web应用的开发过程。实验测试结果表明:诊断结果准确率达90%以上,系统具有较好的实用价值。 相似文献
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为实现葡萄早期病害的快速准确识别,针对葡萄病害的相似表型症状识别率低及小病斑检测困难的问题,以葡萄黑腐病和黑麻疹病为研究对象,提出了一种基于自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络与改进的YOLO v7相结合的葡萄黑腐病和黑麻疹病的病斑检测方法。通过自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络和拉普拉斯滤波器的方差扩充葡萄病害数据。采用MSRCP算法进行图像增强,改善光照环境凸显病斑特征。以YOLO v7网络框架为基础,将BiFormer注意力机制嵌入特征提取网络,强化目标区域的关键特征;采用BiFPN代替PA-FPN,更好地实现低层细节特征与高层语义信息融合,以同时降低计算复杂度;在YOLO v7的检测头部分嵌入SPD模块,以提高模型对低分辨率图像的检测性能;并采用CIoU与NWD损失函数组合对损失函数重新定义,实现对小目标快速、准确识别。实验结果表明,该方法病斑检测精确率达到94.1%,相比原始算法提升5.7个百分点,与Faster R-CNN、YOLO v3-SPP和YOLO v5x等模型相比分别提高3.3、3.8、4.4个百分点,能够实现葡萄早期病害快速准确识别,对于保障葡萄产业发展具有重要意义。 相似文献
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人工神经网络在葡萄霜霉病预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
近年来,人工神经网络模型开始逐渐应用于植物病虫害的预测预报中,并取得了良好效果,已成为植物病虫害预测预报的新途径.为此,以温度、相对湿度、累积降雨量及累积降雨日作为预测因子,以葡萄霜霉病的感病指数为预测目标,利用人工神经网络的BP算法建立了葡萄霜霉病预测模型.以陕西杨凌地区2004年和2006年的数据作为BP网络的训练资料,对2007年霜霉病的流行状况进行预测,预测的变化趋势与该年霜霉病实际的流行趋势吻合.由此证实,利用神经网络建立葡萄霜霉病预测模型是可行的. 相似文献
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植物病害是造成农作物减产的主要原因之一。针对传统的人工诊断方法存在成本高、效率低等问题,构建了一个自然复杂环境下的葡萄病害数据集,该数据集中的图像由农民在实际农业生产中拍摄,同时提出了一个新的网络模型MANet,该模型可以准确地识别复杂环境下的葡萄病害。在MANet中嵌入倒残差模块来构建网络,这极大降低了模型参数量和计算成本。同时,将注意力机制SENet模块添加到MANet中,提高了模型对病害特征的表示能力,使模型更加注意关键特征,抑制不必要的特征,从而减少图像中复杂背景的影响。此外,设计了一个多尺度特征融合模块(Multi-scale convolution)用来提取和融合病害图像的多尺度特征,这进一步提高了模型对不同病害的识别精度。实验结果表明,与其他先进模型相比,本文模型表现出了优越的性能,该模型在自建复杂背景病害数据集上的平均识别准确率为87.93%,优于其他模型,模型参数量为2.20×106。同时,为了进一步验证该模型的鲁棒性,还在公开农作物病害数据集上进行了测试,该模型依然表现出较好的识别效果,平均识别准确率为99.65%,高于其他模型。因此,本文模型... 相似文献
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《中国农机化学报》2017,(4)
农作物在生长过程中会受到病害侵袭,使其产量和品质受到严重的影响,而病害识别和诊断是作物病害防治的前提。本文针对葡萄病害叶片图像的特点,应用计算机图像处理和模式识别技术研究葡萄病害识别方法,可提高葡萄病害识别的准确率和效率。采集田间自然光照下不同生长阶段的多种病害叶片图像,提取叶片上病斑处的颜色和纹理共28种特征。为筛选出对白粉病、褐斑病、霜霉病、灰霉病、黑痘病、炭疽病等6种常见葡萄病害具有最佳识别率的分类器,对决策树、判别分析、支持向量机、最近邻和集成分类等5大类22种分类器进行了训练和测试,发现集成分类器中的Bagged trees分类器对测试集中的6种病害的平均识别率最高,达到86.4%,对上述各种病害识别率分别为93.0%、87.5%、82.7%、87.7%、85.5%、82.1%。试验结果表明,本方法能够有效识别多种葡萄叶部病害类别,为实现葡萄病害的快速自动识别提供方法和依据。 相似文献
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为了解决农机滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的故障诊断新方法。该方法利用思维进化算法的趋同和异化操作,通过竞争获取优胜种群,在迭代过程中不断优化BP神经网路的初始权值和阈值,建立MEA-BP网络农机滚动轴承故障诊断模型。以滚动轴承试验实测数据为例,通过Mat Lab软件进行仿真,结果证实:该方法不但克服了常规BP网络学习速度慢和局部极小的缺点,而且提高了故障诊断准确度,为其他农业机械设备的故障诊断提供了一种试验方法。 相似文献
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小波包分解与神经网络相结合的变速箱齿轮故障识别 总被引:5,自引:1,他引:5
提出了一种识别变速箱齿轮故障的新方法,通过对小波包分解的分析研究,将基于小波包能量的小波包分解特征提取方法用于提取齿轮运行状态的特征向量,并以此作为BP神经网络的输入对神经网络进行训练,建立了基于BP神经网络的齿轮运行状态分类器,用以识别齿轮的运行状态,, 变速箱齿轮故障识别为例,用文中所述方法对变相齿轮的正常状态,磨损状态,断齿状态进行识别验证,验证结果表明该方法的效果良好。 相似文献
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基于BP神经网络的电控柴油机故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
运用了优化算法的BP神经网络设计高压共轨式电控柴油机的故障诊断系统,以高压共轨式电控发动机的传感器数值作为BP网络的输入,把发动机的故障状态作为BP网络的输出,以此来对电控柴油机进行实时的故障诊断.将诊断结果与实测结果进行比较后,证明此方法是可行的. 相似文献