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人工智能技術(shù)及其在茶葉病蟲害防治中的應(yīng)用研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787109312197
- 條形碼：9787109312197 ; 978-7-109-31219-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
人工智能技術(shù)及其在茶葉病蟲害防治中的應(yīng)用研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書圍繞人工智能技術(shù)及其在茶葉病蟲害識(shí)別中的應(yīng)用，詳細(xì)介紹了人工智能研究現(xiàn)狀、茶葉病蟲害監(jiān)測(cè)、特征提取及圖像分割、遷移學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度卷積網(wǎng)絡(luò)及其優(yōu)化、專家系統(tǒng)等的原理與應(yīng)用技術(shù)，在此基礎(chǔ)上，重點(diǎn)探討了茶葉病蟲害識(shí)別算法的優(yōu)化與改進(jìn)思路，對(duì)相關(guān)算法的優(yōu)化方法進(jìn)行了討論，指出了下一步的發(fā)展趨勢(shì)，旨在為相關(guān)技術(shù)人員理解和開(kāi)發(fā)與作物病蟲害識(shí)別相關(guān)的技術(shù)提供新思路，而且對(duì)促進(jìn)鄉(xiāng)村振興，提高茶葉生產(chǎn)質(zhì)量，提高經(jīng)濟(jì)效益具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和較大的應(yīng)用價(jià)值。
人工智能技術(shù)及其在茶葉病蟲害防治中的應(yīng)用研究 目錄
前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 人工智能技術(shù)研究現(xiàn)狀及分析
1.2.1 人工智能的定義及基本內(nèi)容
1.2.2 人工智能中的邏輯與知識(shí)表示
1.2.2.1 基于圖的知識(shí)表示
1.2.2.2 基于邏輯的識(shí)別表示
1.2.2.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)
1.2.2.4 知識(shí)圖譜
1.2.3 專家系統(tǒng)研究現(xiàn)狀及分析
1.2.4 自然語(yǔ)言理解研究現(xiàn)狀及分析
1.2.5 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)研究現(xiàn)狀及分析
1.2.5.1 寬度學(xué)習(xí)
1.2.5.2 深度學(xué)習(xí)
1.2.6 機(jī)器感知、思維及行為
1.3 圖像識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀及分析
1.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章 茶葉病蟲害及其遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與識(shí)別技術(shù)
2.1 引言
2.2 茶葉常見(jiàn)病害
2.3 茶葉常見(jiàn)蟲害
2.4 茶葉病蟲害遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與自動(dòng)識(shí)別
2.4.1 茶園數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)
2.4.1.1 體系結(jié)構(gòu)
2.4.1.2 關(guān)鍵技術(shù)
2.4.2 茶葉大數(shù)據(jù)平臺(tái)
2.4.3 茶葉病蟲害數(shù)據(jù)采集及自動(dòng)識(shí)別
2.5 發(fā)展趨勢(shì)
2.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 茶葉病蟲害圖像的特征提取與圖像分割技術(shù)
3.1 引言
3.2 圖像預(yù)處理方法
3.3 特征提取算法
3.4 圖像分割算法
3.4.1 基于聚類和邊緣的圖像分割
3.4.2 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割
3.5 存在的問(wèn)題
3.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 采用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)的茶葉常見(jiàn)病害識(shí)別方法
4.1 引言
4.2 遷移學(xué)習(xí)
4.3 深度卷積網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)
4.4 圖像分割方法
4.5 模型的訓(xùn)練與優(yōu)化
4.6 采用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)的病害識(shí)別算法
4.7 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
4.7.1 數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
4.7.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.8 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的茶葉病害識(shí)別方法
5.1 引言
5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3 茶葉病害識(shí)別方法的設(shè)計(jì)
5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
5.5 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章 基于改進(jìn)支持向量機(jī)的茶葉病蟲害識(shí)別方法
6.1 引言
6.2 改進(jìn)的支持向量機(jī)模型
6.3 參數(shù)優(yōu)化方法
6.4 茶葉病蟲害圖像的預(yù)處理及特征提取
6.5 模型的訓(xùn)練過(guò)程
6.6 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
6.6.1 實(shí)驗(yàn)方案及參數(shù)設(shè)置
6.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
6.7 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章 采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)的茶葉病蟲害識(shí)別技術(shù)
7.1 引言
7.2 茶葉病蟲害數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
7.2.1 病蟲害數(shù)據(jù)集
7.2.2 圖像分割方法
7.3 深度卷積網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
7.4 采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)的茶葉病蟲害識(shí)別算法
7.4.1 深度卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
7.4.2 網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練
7.4.3 卷積網(wǎng)絡(luò)模型分析
7.5 實(shí)驗(yàn)及分析
7.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 深度卷積網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)及其在茶葉病蟲害識(shí)別中的應(yīng)用
8.1 引言
8.2 深度卷積網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法
8.3 參數(shù)優(yōu)化方法
8.3.1 卷積核分析
8.3.2 參數(shù)分布與優(yōu)化
8.3.3 模型分析與驗(yàn)證
8.4 深度卷積網(wǎng)絡(luò)的剪枝方法
8.4.1 面向下一層參數(shù)的剪枝方法
8.4.2 基于參數(shù)類比的剪枝方法
8.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
8.5.1 實(shí)驗(yàn)方案及參數(shù)設(shè)置
8.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
8.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章 茶葉病蟲害診斷專家系統(tǒng)
9.1 病蟲害診斷專家系統(tǒng)原理
9.2 病蟲害信息推薦
9.2.1 信息推薦模型
9.2.2 信息推薦算法
9.3 病蟲害診斷模型
9.3.1 知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建
9.3.2 推理機(jī)模型
9.4 茶葉病蟲害診斷專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)
9.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
9.6 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第10章 茶葉病蟲害識(shí)別與防治技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)
10.1 茶葉病蟲害防治大數(shù)據(jù)平臺(tái)
10.2 病蟲害識(shí)別算法的優(yōu)化與改進(jìn)
10.3 智慧茶園建設(shè)
10.4 本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第11章 總結(jié)與展望
附錄
展開(kāi)全部
人工智能技術(shù)及其在茶葉病蟲害防治中的應(yīng)用研究 作者簡(jiǎn)介
田波，1978年出生，湖南懷化人，銅仁學(xué)院教授，博士，CCF及ACM會(huì)員。主講《人工智能技術(shù)》《數(shù)據(jù)庫(kù)原理》《算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》《數(shù)據(jù)分析》等課程。研究方向?yàn)榇髷?shù)據(jù)挖掘理論、分布式視頻編碼技術(shù)。近幾年來(lái)，在《通信學(xué)報(bào)》《電子學(xué)報(bào)》、IEEE Conference等期刊和會(huì)議發(fā)表論文13篇，完成國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目1項(xiàng)，主持省級(jí)科研項(xiàng)目2項(xiàng)，教育部產(chǎn)學(xué)協(xié)同育人項(xiàng)目2項(xiàng)，企業(yè)橫向項(xiàng)目1項(xiàng)，申請(qǐng)專利3項(xiàng)。
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