基于迁移学习对棉花受海水胁迫情况判断的模型研究

文献类型： 中文期刊

第一作者： 施洋

作者： 施洋;高进;陈建平;杨华;陆镇威;王永慧;施庆华;孙艳茹

作者机构：

关键词： 棉花;海水胁迫;VGG16;迁移学习;模型研究

期刊名称： 安徽农业科学

ISSN： 0517-6611

年卷期： 2022 年 50 卷 020 期

页码： 226-229,239

摘要： 为探讨人工智能技术热点之一的迁移学习技术对棉花受海水胁迫程度情况判断进行端到端识别的可行性,以浓度为0(蒸馏水)、25%、50%和100%的海水分别对30个棉花种质资源进行苗期胁迫20 d,将迁移学习应用于VGG16卷积神经网络,对不同浓度海水胁迫下棉花的顶视图和侧视图进行分类研究.结果表明,网络对棉花侧视图的测试准确率为80.00%,对顶视图的测试准确率为77.14%.基于VGG16和迁移学习可构建识别棉花受海水胁迫情况的模型,侧视图更有利于网络识别.2种视图下,网络对0和100%浓度海水处理的识别能力更强.

分类号： S126

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