机器学习算法在农业机器视觉系统中的应用

主要通过介绍机器视觉技术在农业中的发展状况,然后阐述机器视觉系统的组成和工作原理,并基于当前机器视觉研究在农业中的应用,总结近几年使用农业机器视觉研究中用到的机器学习技术,包括有监督学习、无监督学习、人工神经网络,详细讨论这些技术的原理、优劣以及在农业领域中的应用,最后讨论机器视觉技术面临的问题和挑战,以及未来应用场景与发展方向。     

基于机器学习的农作物产量预测研究综述

人口的持续增长对农业系统的压力越来越大,产量预测能够为农作物的合理规划与种植提供指导.随着数据科学与计算机软硬件的发展,机器学习凭借其对复杂性、非线性问题的处理能力,在数据分析、农业病虫害识别、模式识别中表现良好,被逐渐应用于农作物产量预测中.该文以当前农作物产量预测为背景,概述了机器学习的主要算法,在归纳国内外研究进展的基础上,综合分析当前基于机器学习的农作物产量预测方法,并讨论了不同方法特点和精度.     

机器学习在农业领域应用现状与前景

机器学习是研究机器如何来模拟人类学习的一门学科,通过识别现有知识来获取新的知识,达到温故而知新的效果.该文介绍了机器学习在农业各领域的应用现状,并对其在农业生产上的应用前景进行了展望,以期推动机器学习在农业领域更广泛的应用.     

机器视觉技术在农业生产自动化领域中应用研究

分析机器视觉技术在农业生产自动化中的应用现状,提出应用中存在的问题,并分析研究此项技术的开发方向。     

核机器学习方法及其在生物信息学中的应用

核机器学习方法是一种基于统计学习理论和核函数的机器学习方法.本文阐述了核机器学习方法的基本原理,介绍了目前常用的几种核机器学习方法,给出了构造新的核函数的原则,总结了结构数据核函数的研究现状.在此基础上,以生物信息学为背景,着重指出了当前序列数据的核函数在生物信息学中的应用进展.     

机器学习在油气管道的应用研究进展及展望

机器学习作为实现人工智能的主要手段,通过探索数据规律、建立预测模型来指导决策支持。在目前油气管道系统设备繁多、结构复杂、技术庞杂等背景下,引入机器学习是为了采用人工智能技术解决单纯依靠数学模型难以应对的问题,代替人工从事一些枯燥繁琐、危险程度较高的工作。结合油气管道系统各生产环节,重点阐述了深度学习、强化学习及迁移学习3类机器学习方法的应用研究进展,包括油气管道泄漏、多相流型识别、设备故障诊断及储罐目标检测等应用场景,构建了人工智能技术在油气管道系统的应用框架,指出深度学习、强化学习及迁移学习在该领域拥有较强的应用前景。最后,对机器学习在油气管道领域的应用进行了展望,以期为油气管道系统的智能化研究与发展提供参考。     

机器学习技术在风景园林中的应用进展与展望

随着风景园林数字化技术的应用发展,大数据技术和人工智能技术逐渐被应用到风景园林专业,解决了众多问题,机器学习技术同时作为大数据处理工具和人工智能核心技术之一也逐渐成为风景园林研究的热门话题。本文对近年来国内外的相关实践进行系统地总结和分析,先进行应用背景的介绍,分析机器学习在风景园林应用的适用性;再基于机器学习在风景园林中解决问题角度的不同,从场地信息提取,景观分析与评价和基于深度学习的方案自生成系统3个应用角度,对国内外已有实验的方法过程进行举例分析。最后基于对机器学习技术在风景园林应用的不同领域间的关系、同领域间的不同应用的关系的分析对未来的趋势进行了展望。从技术层面上,构建基于多种数据的综合性景观评价模型、景观分析模型是未来较有前景的研究方向;从应用层面上,随着多种智能化技术的整合和多源数据的整合,结合实际规划设计项目构建基于多种人工智能方法的数字化规划设计方法是机器学习在风景园林应用领域未来的重要趋势。     

基于机器学习的智能检测在农业信息化中的应用

分析了基于web的农业信息化建设,提出了在防火墙中实现一个学习模块,并对攻击以及正常网络数据进行收集分析,然后选择属性良好的网络数据作为训练样本,使得防火墙可以对新的流入的数据进行判断和学习,使防火墙向智能化方向发展,有效保障农业信息网络安全。     

机器视觉技术在农业机械上的应用

随着计算机和图像处理技术的发展,机器视觉技术的研究和应用已扩展到农业工程领域,并取得了许多重要研究成果.介绍了该技术在播种、喷雾和移栽等方面的研究和应用情况,指出了机器视觉技术在我国农业机械检测和自动导航中具有广阔的应用前景.     

基于极限学习机的玻璃瓶口缺陷检测方法研究

针对目前玻璃空瓶回收再生产过程中造成瓶口缺陷破损的在线实时检测难题,提出一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的检测算法。首先对采集的瓶口进行预处理,通过研究表面缺陷,提取灰度方差等6种表面特征。然后运用遗传算法对极限学习机的输入层层的阈值和权值进行优化,提高算法的检测精度。最后现场选取569个样本对所设计ELM分类器进行训练学习与测试,并与LVQ算法、BP分类器对比实验。结果表明该算法能够满足对机器视觉检测系统缺陷检测高速高精度的要求。     

极限学习机在广西宜州三化螟虫害预测中的应用

极限学习机(ELM)学习速度快且泛化性好,极易产生惟一最优解,适用于虫害预测。通过实情验证,在广西宜州三化螟虫害预测预报中,ELM预测精度较高,能够满足虫害预测对准确率和实时性的要求,可作为一种新的虫害预测方法。     

集成学习技术在农业中的应用

阐述了集成学习技术的基本思想和具体算法,分析了集成学习技术在农业领域中的应用。实验表明,集成学习技术可以有效地提高农业数据的分类精度。     

机器视觉技术在现代农业中的应用

介绍了机器视觉技术的基本概念、原理以及系统组成,讨论了机器视觉技术在现代农业生产前、生产中和生产后的应用状况,并且在分析国内外研究现状的基础上,针对机器视觉在现代农业中的应用提出了目前存在的问题和未来发展的方向。     

BP神经网络学习算法的改进及应用

为了研究BP神经网络改进学习算法的适用情况,通过对实际的4个应用运用BP神经网络的多种改进的学习算法进行训练,比较得到各学习算法的适用范围,并能根据所研究问题类型、网络大小和要求精度等来选择合适的学习算法。结果表明:LM算法逼近效果好,但不适合大规模网络,RPROP算法应用于模式识别收敛速度最快,但不太适合函数逼近,SCG算法对较大网络规模的性能很好,且逼近效果好。     

基于甘蔗病害智能诊断的立体化精准农药喷洒机的设计研究

针对现有农药喷洒机在精确性、效率以及喷洒均匀性方面的不足,提出一种基于甘蔗病虫害智能诊断的立体化精准农药喷洒机设计方案。该设计方案克服了传统喷洒设备在农药喷洒过程中无法精确识别和定位甘蔗病害区域以及喷洒均匀性不足的问题。通过运用图像处理技术和深度学习算法,系统能够自动识别甘蔗叶片的病害种类、病情程度和位置信息,并借助立体化精准农药喷洒机实现智能化调整喷洒剂量,以确保精准且均匀地喷洒农药。实验结果表明,该系统能够显著提高农药利用率和作物防治效果,具有较高的实用性和推广价值。     

面向智能农业的物联网应用研究

物联网技术已经成为科学研究领域的前沿课题之一,因其巨大的应用前景而备受关注。阐述了物联网的概念、技术架构及关键技术,介绍了其在智能农业领域中的应用。可以看出,将物联网技术应用于智能农业生产中,能够改变粗放的农业经营管理方式,降低劳动力成本,从而引领现代农业的发展。     

基于机器学习和图像处理技术的病虫害预测

针对传统病虫害预测过于繁琐、准确度低的现状,提出一种基于图像处理与SVM(支持向量机)结合的病虫害预测算法,并对未来几年病虫害可能发生的面积进行了有效预测.首先通过图像滤波、特征提取等图像处理技术得到昆虫数学形态学特征,然后结合往年病虫害数据对特征进行标签设定和科学分类,继而对未来病虫害的发生进行合理预测.通过构建动态预测模型进行有效的、科学的病虫害预测预报.最后,通过与实际值进行对比,预测精度达到了90%.实验结果表明,该方法具备较好的预测精度,是一种合理科学的预测方法.