【摘 要】
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针对传统苹果专家病害诊断系统自学习能力差、准确率低的不足,研究并设计了人工神经网络的苹果病害诊断方法。采用动态编码对苹果病害模糊知识进行量化,构建BP网络诊断模型进
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,西北农林科技大学信息工程学院,西北农林科技大学植物保护学院
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针对传统苹果专家病害诊断系统自学习能力差、准确率低的不足,研究并设计了人工神经网络的苹果病害诊断方法。采用动态编码对苹果病害模糊知识进行量化,构建BP网络诊断模型进行诊断;采用Java语言开发基于Web的病害动态诊断平台,用白水苹果病害样本进行了实验。该方法对20种苹果病害的诊断具有较好的效果,测试准确率达到85.4%。在获得必要领域知识的前提下,用神经网络进行苹果病害诊断准确率高,系统设计灵活,基于Web的诊断平台便于推广和使用。
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