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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機(jī)?? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

隨著農(nóng)業(yè)科技的不斷發(fā)展，人們對于農(nóng)作物病害的識別和防治也越來越重視。特別是對于蘋果種植業(yè)來說，葉子病害是一種常見且嚴(yán)重影響產(chǎn)量和質(zhì)量的問題。因此，基于先進(jìn)的技術(shù)手段開展蘋果葉子病害識別算法研究具有重要意義。

在過去的研究中，傳統(tǒng)的蘋果葉子病害識別方法主要依賴于人工觀察和經(jīng)驗(yàn)判斷，存在著識別準(zhǔn)確率低、效率低下等問題。針對這些問題，基于隨機(jī)森林的蘋果葉子病害識別算法應(yīng)運(yùn)而生。隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建多個決策樹并綜合它們的結(jié)果來進(jìn)行分類和預(yù)測，具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。

在這項(xiàng)研究中，我們采集了大量的蘋果葉片圖像數(shù)據(jù)，并對不同類型的葉子病害進(jìn)行了標(biāo)注和分類。然后，我們利用隨機(jī)森林算法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測試，得到了較為理想的識別效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于隨機(jī)森林的蘋果葉子病害識別算法在準(zhǔn)確率、召回率和F1值等指標(biāo)上均表現(xiàn)出優(yōu)異的性能，具有很大的應(yīng)用潛力。

除了在實(shí)驗(yàn)室條件下的驗(yàn)證，我們還將該算法應(yīng)用到實(shí)際的蘋果種植場景中進(jìn)行了測試。結(jié)果顯示，該算法在實(shí)際環(huán)境中同樣表現(xiàn)出了良好的識別效果，能夠準(zhǔn)確快速地識別出葉子病害，為農(nóng)民提供了重要的決策支持。

總的來說，基于隨機(jī)森林的蘋果葉子病害識別算法是一種有效的識別方法，具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性，能夠?yàn)樘O果種植業(yè)的病害防治工作提供重要的技術(shù)支持。未來，我們將繼續(xù)深入研究，進(jìn)一步優(yōu)化算法性能，推動其在實(shí)際生產(chǎn)中的應(yīng)用，為提高蘋果產(chǎn)量和質(zhì)量做出更大的貢獻(xiàn)。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報(bào)警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 吳剛.蘋果葉部病害識別算法研究及系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].安徽大學(xué),2020.

[2] 夏永泉,王兵,支俊,等.基于隨機(jī)森林方法的小麥葉片病害識別研究[J].圖學(xué)學(xué)報(bào), 2018, 39(1):6.DOI:10.11996/JG.j.2095-302X.2018010057.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合