基于遷移學(xué)習(xí)對棉花受海水脅迫情況判斷的模型研究

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摘要 為探討人工智能技術(shù)熱點(diǎn)之一的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)對棉花受海水脅迫程度情況判斷進(jìn)行端到端識別的可行性，以濃度為0（蒸餾水）、25%、50%和100% 的海水分別對30個棉花種質(zhì)資源進(jìn)行苗期脅迫20 d，將遷移學(xué)習(xí)應(yīng)用于VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對不同濃度海水脅迫下棉花的頂視圖和側(cè)視圖進(jìn)行分類研究。結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)對棉花側(cè)視圖的測試準(zhǔn)確率為80.00%，對頂視圖的測試準(zhǔn)確率為77.14%。（剩余8839字）