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深度学习——机器学习的新浪潮.pdf

番茄作物是市场上的重要主食，并且是日常食用的最常见的作物之一。 植物或农作物疾病导致生产质量和数量下降； 因此，对这些疾病的检测和分类非常必要。 感染番茄植物的疾病有很多类型，例如细菌斑，晚疫病，裁缝叶斑，番茄花叶和黄色弯曲。 早期发现植物病害可提高产量并提高其质量。 当前，智能方法已被广泛用于检测和分类这些疾病。 这种方法可以帮助农民识别类型吗？ 感染农作物的疾病 当前工作的主要目的是应用一种现代技术来识别和分类疾病。 智能技术基于使用卷积神经网络（CNN）的技术，而卷积神经网络是机器学习的一部分，可以早期发现有关植物状况的信息。 CNN方法取决于从输入图像中提取特征（例如颜色，叶子边缘等），并在此基础上确定分类。 Matlab m文件已用于构建CNN结构。 从植物村获得的数据集已用于训练网络（CNN）。 所建议的神经网络已被用于分类六种类型的番茄叶片情况（一种健康的叶片植物疾病和五种类型的叶片疾病）。 结果表明，卷积神经网络（CNN）已经实现了96.43％的分类精度。 真实图像用于验证建议的CNN技术进行检测和分类的能力，并使用5兆像素相机从真实农场中获得，因为感染该星球的大多数常

delphi 150例非常适合编程学习者。希望对你有帮助。不过这些例子要求你有一定的基础。

用于机器学习蛋白质结构的标准化数据集

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农产品 二维码 溯源前端、后台系统（前端用户、后台管理员）+MVC框架+mysql+tomcat+idea项目（毕设学习）可以用于学习javaweb项目入门。 博客地址：https://blog.csdn.net/qq_29009981/article/details/131255429 代码运行视频地址：https://live.csdn.net/v/305228

针对现有故障选线方法用于中性点经消弧线圈接地系统或相电压过零点附近发生故障时选线不准确的问题,提出一种基于局部全局一致性学习算法的小电流选线方法,即首先对线路接地故障原始信号进行傅里叶变换,然后将各故障信号的特征量输入局部全局一致性学习算法,通过标签循环传递判断故障特征信号,从而选出故障线路。通过Matlab仿真模型与实验室测试平台对该方法进行了研究,结果表明该方法具有较高的选线可靠性与准确性。

基于协同过滤算法的个性化推荐系统【毕业设计源码+论文】 1、研究目的 基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统能够根据对用户在网站内的操作记录的分析，为用户推荐可能喜欢的新闻内容。另外，该系统还实现了新闻的新增、改、查、删操作，以及新闻的评论和回复、新闻评论管理等。 2、研究方法 首先，进行新闻内容采集，利用新闻爬虫，抓取新闻之后进行自动提取新闻的关键字，供新闻推荐使用。 其次，用户画像模型的训练，根据用户的操作历史分析出一个可以预测用户偏好的兴趣模型，即形成系统自定的表示该用户近期的兴趣指标的数据集。 最后，进行新闻推荐，根据用户画像模型分析得到一个关联内容的权重排序的集合结果，根据该集合给用户推荐相同关联内容相同的新闻。 3、研究结论 系统基本实现了按个性化推荐新闻的功能，其中的发布者中心模块、后台管理模块、前台模块的所有所有功能性正常，暂无验证缺陷，系统功能可以正常运行，包括新闻管理、评论管理、点赞、新闻推荐等所有功能。