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基于CNN-XGBoost模型的多類型棉花葉片病害識別

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摘要：為提高棉花生產(chǎn)和質(zhì)量，需要對棉花葉片病害進行及時和準確的識別。然而，現(xiàn)有研究方法往往只能處理少數(shù)幾種常見的病害類型，而無法覆蓋更多的病害種類。本研究提出一種基于CNN-XGBoost模型的多類型棉花葉片病害識別方法，該方法能夠識別出21種不同的病害類型，涵蓋了細菌、真菌、病毒、營養(yǎng)缺乏等多種因素導致的病害。（剩余10900字）

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