传统的农作物病虫害识别方法具有鲁棒性差、识别准确率低等问题,而卷积神经网络具有自动提取图像特征、泛化能力强、识别准确率高等特点。快速准确地识别出农作物病虫害类型不仅可以减少病害给农民带来的损失,还可以降低农药对生态环境带来的影响。因此找到一种简单易行的检测方法来快速检测农作物病虫害类型很有意义。基于此,笔者在实验中采用了一种基于残差网络改进的卷积神经网络,并以公开的植物数据集影像作为实验的数据集来训练神经网络,且引入了Xception、VGG-16网络模型进行比较,实验结果证明:笔者所提出的神经网络模型识别准确率达到了98.6%,高于xception的93%、VGG-16的95%。

一种改进的基于MMTD的网络应用类型识别方法

基于多尺度细节增强的面部表情识别方法

作为最受欢迎的基于P2P技术的VOIP客户端，Skype采用专有通信协议及多种高强度的加密技术保证通信安全，具有很强的保密性和便捷性。为了准确识别Skype流量，本文在分析Skype电话网络结构和通信协议的基础上，提出了一种基于序列特征的 Skype流量识别方法，并设计和验证了相应的实验系统。实验结果表明，该实验系统具有很高的识别效率。

基于深度学习网络模型的鱼群异常行为识别方法

用LDA和PCA模式识别方法对人脸特征进行提取计算的Matlab程序

数学建模竞赛中有关分类的方法，如聚类、识别、判别方法总结

这是一篇硕士论文，主要是用OpenCV去自动识别是否有火灾发生

基于CNN的人脸识别方法，包含全部代码和操作流程，包含人脸识别示例及总结。

一种基于深度学习的自动调制识别方法，周煜，刘芳，自动调制识别技术是一种无需人工参与即可自动识别未知接收信号调制方式的技术。它在许多民用和军用无线通信场景中均有广泛应用。