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基于增量学习的农作物病害识别方法
- 专利权人:
- 兰州交通大学
- 发明人:
- 胡晓辉,杜永文,王军
- 申请号：
- CN201610828156.8
- 公开号：
- CN106446942A
- 申请日:
- 2016.09.18
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 夏艳
- 摘要：
- 本发明提供一种基于增量学习的农作物病害识别方法，在新数据到达时在原有学习结果的基础上继续学习，具有渐进学习的能力，即在有效保留已有知识的情况下，能从分批获得的新样本中获取新知识，逐步提高性能；首先，收集病害样本库，利用负相关集成神经网络为主要技术手段对样本库病害图像模拟增量学习，从而确定负相关学习系统的初始参数，并用此初始参数初始化一个基于负相关学习的集成神经网络分类器，利用初始阶段的样本训练此分类器；增量学习阶段，当专家将新的样本数据加入样本库时，基于负相关学习的集成神经网络分类器只对新加入的样本数据进行训练并更新分类器，从而达到增量学习的目的；最后，将病害图片的诊断结果及防治措施反馈给用户,从而准确的识别诊断病虫害，达到农作物综合防治的目的。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
