基于支持向量机的作物预警设计及实现

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在作物的成熟过程中往往会遇到农作物疾病、虫害。传统利用经验来人眼识别病虫害的效率低下并且容易将某些相似的疾病判别错误,文章采用基于"多分类"的支持向量机深度学习方法,对黄瓜叶片病害进行图像识别,对它们的纹理、颜色、形状进行提取与分析,先训练然后识别。实验表明,该方法识别的准确率高,在对于病虫害的预警的应用上有着很明显的效果。
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