《人工智慧與作物生產深度融合關鍵技術研究》是2021年哈爾濱工程大學出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：人工智慧與作物生產深度融合關鍵技術研究
- 作者：譚峰,田芳明,張東傑
- 出版社：哈爾濱工程大學出版社
- 出版時間：2021年3月
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787566130068
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《人工智慧與作物生產深度融合關鍵技術研究》以作物生產為切入點，以人工智慧與作物生產深度融合技術為主線，簡要闡述了農業大數據採集與控制、數據存儲、現代農業人工智慧算法和系統集成方法。
《人工智慧與作物生產深度融合關鍵技術研究》首先對人工智慧與作物生產深度融合算法理論基礎進行了介紹；其次，具體闡述了農業生產數據採集方法，包括棚室生產環境數據與植物電信號數據採集的硬體和軟體設計方法；再次，重點介紹了人工智慧技術在農業生產方面的套用，主要涵蓋了基於人工智慧算法的水稻生長階段優劣長勢判別、基於人工智慧算法的水稻病害短期分級預警系統、基於人工智慧算法的作物圖像種類自動識別、基於卷積神經網路的水稻病害識別方法、基於圖像的稻花香水稻種子鑑別方法。
《人工智慧與作物生產深度融合關鍵技術研究》是基礎理論和作物生產實踐相結合的產物，旨在將人工智慧技術與現代農業深度融合，以達到進一步指導農業生產的目的。
《人工智慧與作物生產深度融合關鍵技術研究》可作為農業院校師生和農業技術人員的參考用書。
圖書目錄
第1章 人工智慧與作物生產深度融合算法理論基礎
1．1 卷積神經網路
1．2 模糊推理算法
1．3 粒子群算法
1．4 主成分分析法
第2章 棚室生產環境數據獲取與智慧型控制
2．1 系統採用的關鍵技術
2．2 系統總體設計
2．3 棚室環境監控終端的設計與開發
2．4 雲平台的設計與構建
第3章 植物電信號檢測裝備的研究與套用
3．1 植物電信號檢測裝備設計
3．2 植物電信號檢測裝備可用性分析
3．3 植物電信號分析方法研究
3．4 外界環境變化下植物電信號採集與分析
第4章 基於人工智慧算法的水稻生長階段優劣長勢判別
4．1 水稻長勢圖像採集與數據集建立
4．2 基於卷積神經網路的水稻長勢模型構建
4．3 基於粒子群算法的水稻長勢卷積神經網路模型的最佳化
4．4 對比分析
第5章 基於人工智慧算法的水稻病害短期分級預警系統
5．1 水稻病害預警的依據和條件
5．2 降雨量與空氣相對濕度的相關性分析
5．3 水稻病害預警主要氣象因子的選取
5．4 基於物聯網的氣象數據獲取方法的研究
5．5 水稻病害短期分級預警模型的設計與仿真
5．6 水稻病害短期分級預警系統的開發與套用
第6章 基於人工智慧算法的作物圖像種類自動識別
6．1 作物圖像採集及預處理方法研究
6．2 基於卷積神經網路的作物圖像識別模型
6．3 作物圖像種類識別的MatlabGUI設計
第7章 基於卷積神經網路的水稻病害識別方法
7．1 水稻病害圖像預處理及病害資料庫建立
7．2 基於卷積神經網路的水稻病害識別模型
7．3 水稻病害識別平台的實現
第8章 基於圖像的稻花香水稻種子鑑別方法
8．1 水稻種子的圖像採集及預處理
8．2 水稻種子形態特徵的提取
8．3 基於主成分分析法的水稻種子分類方法研究
8．4 基於水稻種子圖像識別軟體的套用
參考文獻
