[1] |
孙瑜, 张永梅, 武玉军. 基于粒子群算法和支持向量机的黄花菜叶部病害识别[J]. 中国农学通报, 2022, 38(8): 135-140. |
[2] |
重阳, 赵建凯, 马修才. 牧草观测自动化技术研究与系统设计[J]. 中国农学通报, 2022, 38(22): 126-133. |
[3] |
郝菁, 贾宗维. 基于图像识别的苹果叶片病害识别模型对比研究[J]. 中国农学通报, 2022, 38(12): 153-158. |
[4] |
李博, 江朝晖, 谢军, 饶元, 张武. 基于迁移学习的园艺作物叶部病害识别及应用[J]. 中国农学通报, 2021, 37(7): 138-143. |
[5] |
阳灵燕, 张红燕, 陈玉峰, 刘亚文. 机器学习在农作物品种识别中的应用研究进展[J]. 中国农学通报, 2020, 36(30): 158-164. |
[6] |
王雷宏, 陈永生, 郑玉红. 基于叶片数字纹理特征自动识别胡颓子属植物[J]. 中国农学通报, 2020, 36(11): 20-25. |
[7] |
王利民,刘佳,杨福刚,杨玲波,姚保民. 冬小麦非监督分类结果的类别选择研究[J]. 中国农学通报, 2019, 35(6): 134-142. |
[8] |
王利民,刘佳,高建孟,姚保民,杨福刚,邹金秋. 基于HY-1C/CZI数据的冬小麦早期识别研究[J]. 中国农学通报, 2019, 35(33): 151-157. |
[9] |
王莺,巩垠熙. 遥感光谱技术在农作物产量估算中的应用研究进展[J]. 中国农学通报, 2019, 35(3): 69-75. |
[10] |
罗 宁,阮仁宗,王俊海. 基于机器学习与高光谱数据的湿地植被物种识别研究[J]. 中国农学通报, 2019, 35(13): 157-164. |
[11] |
刘永波,雷波,曹艳,唐江云,胡亮. 基于深度卷积神经网络的玉米病害识别[J]. 中国农学通报, 2018, 34(36): 159-164. |
[12] |
刘 佳,王利民,杨福刚,姚保民,杨玲波. 红边与短波红外谱段玉米大豆识别能力研究[J]. 中国农学通报, 2018, 34(35): 120-129. |
[13] |
程曦,吴云志,张友华,乐毅. 基于深度卷积神经网络的储粮害虫图像识别[J]. 中国农学通报, 2018, 34(1): 154-158. |
[14] |
李源,陈江文,黄玉珠,温芝元. 基于RGB线性组合模型的柑橘果实为害状识别[J]. 中国农学通报, 2016, 32(7): 79-84. |
[15] |
高 倩,权晓燕,玉素甫江.如素力,张 静. 乌鲁木齐半城市化地区空间变化研究——以高新区为例[J]. 中国农学通报, 2016, 32(5): 49-56. |