文献类型： 中文期刊
作者： 马聪 1 ; 张建华 1 ; 陈学东 1 ; 朱丹 1 ;
作者机构： 1.宁夏农林科学院农业经济与信息技术研究所
关键词： 深度学习;卷积神经网络;病虫害识别;分类;行为监测
期刊名称： 宁夏农林科技
ISSN： 1002-204X
年卷期： 2020 年 001 期
页码： 35-37,42
摘要： 深度学习方法因其具有学习能力强、覆盖范围广、自适应力强、可移植性好等优点,适用于解决实际生产的非线性问题,在农业领域得到了广泛研究和应用.文章简述了深度学习的概念及其特点,从种植业和养殖业2个方面阐述了深度学习在农业领域的研究现状;详细介绍了在分类识别、病虫害识别及预测、动物身份识别及行为监测等方面的研究进展及效果;总结了目前制约深度学习方法进一步应用的原因是样本数据量大、处理要求高和硬件不匹配等;最后对深度学习的发展趋势进行了展望.
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