基于机器学习实现的农作物病虫害识别系统源码+全部数据.zip已获导师指导并通过的高分项目 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目，内附从安装到部署详细教程。 目前，人工智能技术在农业领域的普及应用，还存在着数据共享不足、 算法门槛过高、算力垄断、实验与应用环境差距过大等问题。所以，本文基于 阿里云计算技术与机器学习计算机视觉技术，开发了一套农作物病虫害识别系统，大幅降低了人工智能技术使用门槛，使农业从业人员也可享受智能技术红利，促进智慧农业发展。 基于机器学习实现的农作物病虫害识别系统源码+全部数据.zip已获导师指导并通过的高分项目 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目，内附从安装到部署详细教程。 目前，人工智能技术在农业领域的普及应用，还存在着数据共享不足、 算法门槛过高、算力垄断、实验与应用环境差距过大等问题。所以，本文基于 阿里云计算技术与机器学习计算机视觉技术，开发了一套农作物病虫害识别系统，大幅降低了人工智能技术使用门槛，使农业从业人员也可享受智能技术红利，促进智慧农业发展。

包含了甜菜、苜蓿、葡萄、柑橘 、芒果共等8种作物

neo4j图数据库+python+知识图谱（适用于毕业/课程设计）

玉米、水稻、甘蔗等农作物图片数据集（数据集包含30种不同类型的作物图像在单独的文件夹，每类农作物大约30张图片） 玉米、水稻、甘蔗等农作物图片数据集（数据集包含30种不同类型的作物图像在单独的文件夹，每类农作物大约30张图片）

论文研究-运用SAS软件系统对我国农作物受灾及成灾面积的预测分析.pdf,  运用 SAS软件系统中的一些时间序列建模方法及回归分析方法对我国农作物受灾及成灾面积作了预测分析 ,得到了较高的预测精度 ,为我国的灾害预测提供了一种方便实用的方法 .

压缩包内提供百度网盘下载链接，永不过期！ 该数据集包含了水稻、玉米、小麦、甜菜、苜蓿、葡萄、柑橘 、芒果共8种作物的75000 多幅图像。前五种作物为大田作物（FC， field crops），后三种为经济作物（EC，economic crops）。该数据集可以用于深度学习与农作物方面图像处理研究。 该数据集包含了水稻、玉米、小麦、甜菜、苜蓿、葡萄、柑橘 、芒果共8种作物的75000 多幅图像。前五种作物为大田作物（FC， field crops），后三种为经济作物（EC，economic crops）。该数据集可以用于深度学习与农作物方面图像处理研究。 该数据集包含了水稻、玉米、小麦、甜菜、苜蓿、葡萄、柑橘 、芒果共8种作物的75000 多幅图像。前五种作物为大田作物（FC， field crops），后三种为经济作物（EC，economic crops）。该数据集可以用于深度学习与农作物方面图像处理研究。

水果、农作物叶片病分类图像数据集（苹果、草莓等13类农作物，每类600多张图像，且每类水果或农作物包含不止一种叶片病）.zip

农作物品种综合评判的熵权系数法研究.pdf

MCGS,200smart，适用于多种农作物的大棚智能监控系统设计

农作物种子代销合同（新版完整具有法律效力）.docx