【摘要】：在中國,玉米的種植面積廣、總產量高,對于國民經濟而言它是一種重要的糧食作物和飼料作物。但是,由于耕作栽培制度的改變、病原菌品種的變異、植物保健措施的不健全等原因造成玉米葉片病害危害程度逐年加重,種類也逐年增多。此問題一直制約著玉米產量的提高,并且給農民帶來了極大的經濟損失。因此,對玉米病害的識別問題越來越成為人們關注的焦點。傳統(tǒng)的識別方式采用肉眼觀察法,較多依靠農技人員的個人經驗。這種方法對病害判斷起來速度稍慢、識別精確度較低,在很大程度上依賴于人的主觀判斷,并且也不能滿足實時性的需求;有的方法先對圖像進行預處理,再利用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)、概率神經網絡(Probabilistic Neural Network,PNN)等機器學習方法完成病害的分類。此類方法先對圖像進行預處理,處理過程復雜,耗時較長且識別精確度有提升空間。所以,及時準確的對玉米葉片的病害進行診斷不僅能夠降低不必要的財政開支和資源消耗,而且還能夠在多變的環(huán)境下獲得較可觀的玉米產量。本文基于深度學習的卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)算法,實現玉米葉片病害的識別研究。主要包含以下工作:(1)研究深度卷積神經網絡模型結構的改變對于玉米葉片病害識別精確度的影響,如:改變不同的池化組合方式、添加ReLU函數以及dropout操作(探究不同dropout閾值對模型性能的影響情況)、選擇合適的分類器對結果進行分類等,討論對于Cifar10和GoogLeNet模型的改進,改進后GoogLeNet模型的top-1平均識別準確率達到98.9%,Cifar10模型的平均準確度達到98.8%,改進后的模型較改進前具有更好的識別精確度和更低的模型損失。(2)研究當數據集中圖像數量一定時,利用超參數調整技巧調整超參數后,模型性能變化情況,調整的超參數包括:“Train batch_size”、“Test batch_size”、“l(fā)r_policy”、“base_lr”和“weight_decay”。此研究基于CNN模型:AlexNet、GoogLeNet和ResNet18。利用以上三種結構訓練和測試玉米葉片圖像數據集時,在模型超參數調整后,測試精確度平均分別提高6.075%、6.05%和6.4%;泛化測試準確度平均分別提高12.85%、7.025%和11.95%。(3)研究利用數據增強技術對原始1129張訓練圖像數據進行2倍(2258張)、4倍(4516張)和8倍(9032張)不同比例擴大,固定測試圖像數量為400張,探究用于訓練的圖像數量對不同模型性能的影響。對于AlexNet、GoogLeNet、ResNet18模型,隨著圖像數量的增大,平均測試識別精確度分別從82.6%提升至93%、56.3%提升至91.8%、85.6%提升至92%,網絡的過擬合現象逐漸消失且模型性能更加穩(wěn)定。(4)研究在圖像數量不變和變化時,不同的網絡結構(網絡復雜程度、網絡深度、網絡包含參數個數等)作用于不同數據集時,模型的性能。實驗結果表明,不同深度與復雜度的CNN模型作用于不同的數據集時,模型性能好壞與模型結構之間相關性較弱。
【圖文】：

(a) 階躍函數 (b) sigmoid 函數(a) step function (b) sigmoid function圖 2-2 激活函數Figure 2-2 Activation function 感知機與多層網絡 2-3 表示一個簡單的感知機，它由兩層簡單的神經元組成。在感知機中，，外界層來接收，簡單處理后再傳遞給由 M-P 神經元構成的輸出層。在圖 2-3 中，ixi 表示權重，y 表示輸出。yw1 w2輸入層輸出層

東北農業(yè)大學工學碩士學位論文知機對訓練樣本( x, y )預測，當結果預測正確時，即 y = y，感知機不會發(fā)生變化，當誤時，權重將根據錯誤程度進行自動調整。在實際研究中，為了克服感知機的學習能力的局限性，研究人員提出了一個新的概超平面”。在實際運用中，線性超平面會劃分線性可分與線性不可分兩種模式。由于、非都是線性可分的問題，皆存在一個線性超平面如圖 2-4 (a)  (c)所示。
【學位授予單位】：東北農業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP183;S435.131

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9 毛節(jié)

本文編號：2631101