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第1章 人工智慧與作物生產深度融合演算法理論基礎 1.1 卷積神經網路 1.2 模糊推理演算法 1.3 粒子群演算法 1.4 主成分分析法 第2章 棚室生產環境資料獲取與智慧控制 2.1 系統採用的關鍵技術 2.2 系統總體設計 2.3 棚室環境監控終端的設計與開發 2.4 雲平臺的設計與構建 第3章 植物電信號檢測裝備的研究與應用 3.1 植物電信號檢測裝備設計 3.2 植物電信號檢測裝備可用性分析 3.3 植物電信號分析方法研究 3.4 外界環境變化下植物電信號採集與分析 第4章 基於人工智慧演算法的水稻生長階段優劣長勢判別 4.1 水稻長勢圖像採集與資料集建立 4.2 基於卷積神經網路的水稻長勢模型構建 4.3 基於粒子群演算法的水稻長勢卷積神經網路模型的優化 4.4 對比分析 第5章 基於人工智慧演算法的水稻病害短期分級預警系統 5.1 水稻病害預警的依據和條件 5.2 降雨量與空氣相對濕度的相關性分析 5.3 水稻病害預警主要氣象因數的選取 5.4 基於物聯網的氣象資料獲取方法的研究 5.5 水稻病害短期分級預警模型的設計與模擬 5.6 水稻病害短期分級預警系統的開發與應用 第6章 基於人工智慧演算法的作物圖像種類自動識別 6.1 作物圖像採集及預處理方法研究 6.2 基於卷積神經網路的作物圖像識別模型 6.3 作物圖像種類識別的Matlab GUI設計 第7章 基於卷積神經網路的水稻病害識別方法 7.1 水稻病害圖像預處理及病害資料庫建立 7.2 基於卷積神經網路的水稻病害識別模型 7.3 水稻病害識別平臺的實現 第8章 基於圖像的稻花香水稻種子鑒別方法 8.1 水稻種子的圖像採集及預處理 8.2 水稻種子形態特徵的提取 8.3 基於主成分分析法的水稻種子分類方法研究 8.4 基於水稻種子圖像識別軟體的應用 參考文獻
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