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碱性电解水浸泡处理除农残特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
人与自然和谐相处,生态和经济可持续发展,是21世纪的主题。崇尚自然,维护环境,是现代绿色消费的潮流。随着电解水在农业领域的应用,电解水农业理念的提出,电解水肥系列产品的推出,在促进种子萌发与植物的光合作用,农作物的杀菌、驱虫,农副产品的防霉保鲜,以及提高农产品品质,对土壤酸、碱度的中和改良等作用明显,真正做到了“用自然的力量,创造健康的生活”,为中国绿色农业的发展开辟了新路径。 相似文献
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为在仅有少量训练样本条件下获得较高的植物病害分类精度,采用小样本学习模型作为病害分类器,在匹配网络、原型网络和关系网络3种典型小样本学习算法框架下分别采用Conv4、Conv6、ResNet10、ResNet18和ResNet34 5种浅层网络作为特征提取网络,在PlantVillage植物病害数据集上对病害识别性能进行对比试验。在1shot条件下,匹配网络、原型网络和关系网络对植物叶片病害识别的平均准确率分别为72.29%、72.43%和69.45%;其中原型网络+ResNet34为表现最好的组合,病害识别准确率达到了77.60%。在5shot条件下,匹配网络、原型网络和关系网络平均准确率分别为87.11%、87.50%和82.92%,各种网络病害识别准确率比1shot条件均有明显提升;原型网络+ResNet34依旧是表现最佳的组合方式,识别准确率达到89.66%。上述试验结果表明,通过优选小样本学习框架和特征提取网络的组合方式,对于少量样本的病害也能取得较好的识别效果。 相似文献
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