基于AI农作物病虫害预警系统源码。基于AI的农作物病虫害预警系统，是一个助农项目。病虫害查询，通过AI图片识别，帮助农民第一时间识别病虫害原因，在通过后端算法，病害无法覆盖到植物的方方面面，再次提供植物查询处理此方面的特殊情况。虫害无法覆盖动物的方方面面，再次提供动物查询处理此方面的特殊情况。通过对某地区农民使用情况的分析，为职能部门或农民提供预警信息，从而起到防护的目的。 概述 （1）拍照识别病虫害、植物、动物 （2）提供植物病虫害知识信息和防治方法的综合解决方案 （3）提供全国范围内病虫害形势图 （4）提供病虫害查询 （5）提供资源农历表通过这个系统的建设，普通农民通过访问基于AI农作物病虫害预警系统，就可将手机对准病虫害，拍几张病虫害部位的照片后，点击识别按钮，即可鉴别出病虫害具体类型并给出防治方案。

基于两个独立抽样框架的农作物种植面积遥感估算方法

农作物病害分类图像数据集，训练图像总数为32768张，验证图像总数为4992张

2021 年农作物秸秆综合利用技术方案

与神经网络相结合的遗传算法对农作物的估产研究，刘晓旭，郭雪平，本文利用与神经网络融合的遗传算法，列举某地区的玉米进行了估产研究，同时与 BP 算法的模型进行了比较。该算法无论是在全局收敛�

农作物种子经营户服务的承诺书.doc

CNN网络模型训练，数据为王，使用相同机器学习算法，不同质量的数据能训练出不同效果的模型如果你用谷歌搜索“AI+农业”或者“人工智能+农业”，就会发现与AI在其他领域的应用相比，农业依旧是未经广泛开垦的“蛮荒之地”。 专注新农业服务的新客科技创始人刘新农表示，这背后的原因有很多，基本上可以归结为三个原因：缺乏数据，人才稀少，鲜有关注。 但现在，情况有了变化。8月底，AI Challenger 2018联合新客科技发起了世界上首个农作物病害检测竞赛。竞赛中，会给参赛选手提供近5万张标注图片，覆盖10种植物的27种病害。 据悉，从开始比赛到现在，已经吸引了来自世界各地的29个国家的近1200支团队参赛。 从这个竞赛的情况来看，AI+农业，似乎正在迎来春天。 AI+农业 AI+农业，是一个非常广泛的领域。今年的AI Challenger竞赛只选择了其中的一个方向：农作物病害检测。 虽然只是其中的一个方向，但影响力不容小觑。据中国统计年鉴，2016年，由农业病害等灾害造成的直接损失超5000亿元，占农业生产总值的8.48%。 刘新农介绍说，在农业生产中，农药使用也在急剧增加。这不仅导致农药残留引发社会问题，还会加剧对环境的污染。对农作物进行准确的病害识别并推荐合适的防治措施，不仅对于农业生产意义重大，对于改善整个社会经济环境也有帮助。

从高光谱数据中学习 此处提供的代码基于我编写的用于完成练习的代码，可在此处找到。 一旦实现并测试了解决方案，我便扩展了自动编码器和softmax分类器，以处理高光谱数据。 但是，当前的解决方案并不优于现有技术。 上图显示了基本事实 上图显示了分类结果。 上图显示了隐藏层的可视化 上面的这些图显示了两个光谱带。

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。如有不会运行源代码私信。

参考资料-农作物种子预约生产合同.zip