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基于改进空间残差收缩网络模型的农作物病虫害识别
基于改进空间残差收缩网络模型的农作物病虫害识别
摘要：农作物病虫害是农业生产中的一个重要问题，及时准确地识别农作物病虫害，对保障农作物的生长发育和提高农产品的产量具有重要意义。本文提出了一种基于改进空间残差收缩网络模型的农作物病虫害识别方法，在网络结构和特征提取方面进行了优化。实验结果表明，该方法在农作物病虫害识别方面取得了较好的性能。
1.引言
农业是国民经济的基础产业，农作物病虫害是农业生产中的一个重要问题。农作物病虫害的发生会严重影响农作物的生长发育和产量。因此，准确地识别农作物病虫害对农业生产有着重要意义。
2.研究现状
目前，农作物病虫害的识别方法主要有基于图像处理的方法和基于机器学习的方法。基于图像处理的方法通常需要人工提取特征，并且对图像质量要求较高，对光照变化和干扰较为敏感。而基于机器学习的方法通常需要大量的样本进行训练，且特征提取比较困难。
3.方法
本文提出了一种基于改进空间残差收缩网络模型的农作物病虫害识别方法。该方法通过对网络结构和特征提取进行优化，提高了识别性能。
首先，我们使用了改进的空间残差收缩网络模型。该模型在传统的空间残差收缩网络模型的基础上，引入了残差模块。这样可以更好地利用网络的非线性能力，提高特征的表达能力。
其次，我们采用了卷积神经网络进行特征提取。卷积神经网络具有很强的特征提取能力，可以从图像中自动学习到最具有区分性的特征。
最后，我们使用了交叉熵损失函数进行训练。交叉熵损失函数可以度量模型的预测结果与真实标签之间的差异，通过最小化损失函数，可以提高模型的泛化能力。
4.实验证明
为了验证所提出方法的有效性，我们使用了农作物病虫害数据集进行实验。实验结果表明，所提出的方法在农作物病虫害识别方面取得了较好的性能。与传统的方法相比，我们的方法在准确率和召回率上都有明显提高。
5.结论
本文提出了一种基于改进空间残差收缩网络模型的农作物病虫害识别方法。该方法在网络结构和特征提取方面进行了优化，实验证明了该方法的有效性。未来，我们将进一步优化模型，提高识别性能，为农业生产提供更好的技术支撑。
参考文献：
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