[发明专利]基于深度学习的松材线虫病灾害预测预报方法及装置在审
| 申请号： | 202110320985.6 | 申请日： | 2021-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN112861812A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 周宏威;周宏举;李晓冬;严善春;王峰;袁新佩;方国飞;周艳涛 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/02 |
| 代理公司： | 成都帝鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 51265 | 代理人： | 李华 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的松材线虫病灾害预测预报方法及装置，通过设置采用数据预处理，保证数据的可用性和纯净性；采用数据扩增，同时通过数据扩增器尽可能多地增加训练样本规模，数据补充和数据转换数据扩增技术被提出，应用最多的数据扩增技术有图像随机旋转、剪裁、平移、水平和垂直翻转方法，以向模型提供不同环境的数据，再通过优化器更新深度学习模型的参数，并将训练集输出结果，深度学习仍能学习到较好的稳定的分类特征，避免了传统特征提取方法的不足采用深度学习构建模型，通过对松材线虫病灾害预测预报可有效降低松材线虫病灾害程度，进而进行有效的预防。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 松材线虫 灾害 预测 预报 方法 装置 | ||
【主权项】：
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