【摘 要】
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近年来随着深度学习的快速发展,其应用的层面有愈加广泛.包含了工业、金融、互联网、医学,自动化机器人等.但是随着学习的深入,近些年深度学习在农业方面发展迅速,涉及了农作
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近年来随着深度学习的快速发展,其应用的层面有愈加广泛.包含了工业、金融、互联网、医学,自动化机器人等.但是随着学习的深入,近些年深度学习在农业方面发展迅速,涉及了农作物病害的识别、预测、农业专家系统以及灌溉用水分析系统等各方面.相比传统的机器学习方法如决策树、随机森林、SVM算法等,具有深度学习的CNN在图像处理应用上有显著优势,尤其在农作物叶片的病害识别领域上.本文将针对现如今机器学习在植物病害的中的应用的现状特点以及不足提出评述,指在加快深度学习在植物病害识别中发展,并对未来机器学习在植物的应用趋势进行了展望.
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