为了实时预警果蔬病害和辅助诊断果蔬疾病,实现无人值守的病虫害智能监控,设计了深度学习神经网络的果蔬果体病理图像识别方法,基于对网络误差的传播分析,提出弹性动量的参数学习方法,以苹果为例进行果体病理图像的识别试验。结果表明,该方法召回率为98.4%;同其他同源更新机制相比,弹性动量方案能显著改善学习网络的果蔬病害识别准确率;其收敛曲线平滑,5 h时耗能实现收敛,对不同数据集也有良好泛化性能。
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