人工智能在农业病虫害预测.ppt

多模态数据融合图像数据文本数据气象数据等模型优化与迁移学习模型结构优化模型迁移学习实时预测与预警实时数据采集实时模型更新实时预警人工智能在农业病虫害预测的未来技术发展方向01数据获取与预处理数据质量数据量数据预处理复杂度02模型泛化能力不同环境与地区的适应性不同病虫害类型的适应性03预测效果评估评估指标的选择评估方法的合理性农业病虫害预测在实际应用中面临的挑战加强多源数据获取与预处理技术研究提高数据质量降低数据预处理复杂度深入研究模型优化与迁移学习方法提高模型泛化能力提高模型预测效果建立完善的病虫害预测效果评估体系选择合理的评估指标采用合理的评估方法推进人工智能在农业病虫害预测中的研究与应用的建议谢谢观看THANKYOUFORWATCHING人工智能在农业病虫害预测研究与应用人工智能在农业病虫害预测概述01降低农业损失减少粮食产量增加农民经济负担提高农业生产效益优化资源配置提高农业现代化水平面临的挑战病虫害种类繁多，难以全面预测病虫害发生规律复杂，难以准确预测数据获取难度大，预处理复杂农业病虫害预测的重要性及挑战基于专家系统的病虫害预测基于统计模型的病虫害预测早期方法基于机器学习的病虫害预测基于深度学习的病虫害预测现代方法多源数据融合模型优化实时更新与优化发展趋势人工智能在农业病虫害预测的发展现状??????010204基于规则的预测方法利用领域知识建立规则库根据规则进行病虫害预测基于模型的预测方法利用历史数据进行建模根据模型进行病虫害预测基于机器学习的预测方法利用大量数据进行模型训练根据模型进行病虫害预测基于深度学习的预测方法利用神经网络进行模型训练根据模型进行病虫害预测03人工智能在农业病虫害预测的主要方法农业病虫害特征数据获取与预处理02010203图像数据采集利用无人机、摄像头等设备进行数据采集-采集不同时间、地点、环境下的病虫害图像图像预处理图像去噪图像增强图像分割图像特征提取颜色特征提取纹理特征提取形状特征提取农业病虫害的图像数据采集与处理农业病虫害的文本数据采集与处理文本数据采集从农业科技文献、农业论坛等获取文本数据利用网络爬虫技术采集病虫害相关信息??文本预处理文本清洗分词词性标注??文本特征提取TF-IDF特征提取词嵌入特征提取主题模型特征提取??特征提取方法传统特征提取方法基于深度学习的特征提取方法特征选择方法过滤法包装法嵌入法农业病虫害的特征提取与选择人工智能在农业病虫害图像识别的应用03卷积神经网络（CNN）模型结构训练过程预训练模型生成对抗网络（GAN）模型结构训练过程应用场景预训练模型的应用模型微调迁移学习??基于深度学习的病虫害图像识别方法VGG网络结构特点应用案例01ResNet网络结构特点应用案例02Inception网络结构特点应用案例03基于卷积神经网络的病虫害图像识别评估指标准确率召回率F1分数模型优化超参数调整模型结构优化数据增强病虫害图像识别模型的性能评估与优化人工智能在农业病虫害文本分析的应用04分词与词性标注分词方法词性标注方法实体识别病虫害实体识别地点实体识别时间实体识别关系抽取病虫害与作物关系抽取病虫害与发生环境关系抽取基于自然语言处理的病虫害文本分析基于主题模型的病虫害文本分析主题模型原理LDA原理其他主题模型原理01主题模型应用文档主题分析病虫害文本主题分析020102评估指标关键词一致性评估主题一致性评估模型性能评估模型优化模型结构调整训练数据优化评估指标优化病虫害文本分析模型的评估与优化人工智能在农业病虫害预测模型构建与应用050102多源数据融合气象数据融合地理数据融合病虫害数据融合模型构建回归模型构建时序模型构建集成模型构建基于多源数据的病虫害预测模型构建时间序列分析原理自回归模型移动平均模型自回归移动平均模型时间序列分析应用病虫害发生规律分析病虫害预测模型构建基于时间序列分析的病虫害预测01实时更新方法数据实时采集模型实时训练模型实时更新02优化方法模型超参数调整模型结构优化数据集更新病虫害预测模型的实时更新与优化人工智能在农业病虫害预测的实际案例分析06数据准备图像数据采集病虫害标注01模型构建与训练卷积神经网络模型构建模型训练02预测结果分析预测准确率预测召回率03案