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摘要
玉米是我国重要的农作物之一，其叶片的生长状态直接影响玉米的产量。玉米叶片病虫害种类多达数十种，依赖人工识别不仅需要专业的知识，还消耗大量的精力，且由于人眼生理结构限制，通常会有较高的识别误差。为了提高对玉米叶片病虫害识别的准确率，本文应用卷积神经网络搭建识别模型，对玉米病虫害叶片进行分类，取得了较高的识别准确率，针对训练集的平均精度达到96.25%，测试集平均精度达到93.74%；同时文中探讨了玉米叶片尺寸的变化对模型识别率的影响，实验结果显示，相同模型深度、参数情况下，尺寸越大越不利于提升模型的精度，同时消耗了大量的时间，平均精度也会随之降低。
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