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基于GoogLeNet改进模型的苹果叶病诊断系统设计 被引量：19
1
作者 宋晨勇 白皓然 +1 位作者 孙伟浩 马皓冉 《中国农机化学报》 北大核心 2021年第7期148-155,共8页
针对苹果病害自动识别精度低、高延迟问题,以苹果锈病和斑点落叶病作为研究对象,基于卷积神经网络建立苹果病害诊断系统。采用旋转、锐化、模糊等数据增强方法扩展数据集,使用数据标准化方法优化模型的数据输入,在算法模型上,在GooLeNe... 针对苹果病害自动识别精度低、高延迟问题,以苹果锈病和斑点落叶病作为研究对象,基于卷积神经网络建立苹果病害诊断系统。采用旋转、锐化、模糊等数据增强方法扩展数据集,使用数据标准化方法优化模型的数据输入,在算法模型上,在GooLeNet模型的基础上减少inception模块上的数量,并优化模型前段的网络结构以捕获更多的特征信息,最后系统依据建立的算法模型和Tornado框架构建病害识别网络视图。试验结果表明:GoogLeNet改进模型的精准率提高2.1%,达到98.4%,模型参数仅为原模型的17.5%,实现苹果病害实时、便利的图像自动识别,为苹果病害防治防控提供可靠的参考依据。 展开更多
关键词 苹果叶病识别 数据增强 GoogLeNet改进模型 tornado框架
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基于增量式爬虫技术的新闻分析系统设计
2
作者 王龙霄 李健 沈丽民 《现代计算机》 2023年第9期117-120,共4页
新闻网站是获取外界信息的重要渠道,为有效收集新闻网站信息、对信息进行分析,基于Python设计了对新闻网站的爬虫分析系统。该系统包括爬虫、自然语言处理、系统可视化交互三个模块。在爬虫方面系统采用threading第三方库提供的多线程爬... 新闻网站是获取外界信息的重要渠道,为有效收集新闻网站信息、对信息进行分析,基于Python设计了对新闻网站的爬虫分析系统。该系统包括爬虫、自然语言处理、系统可视化交互三个模块。在爬虫方面系统采用threading第三方库提供的多线程爬虫,并增加了增量式爬虫的设计;在自然语言处理方面,系统以TextRank算法为原理实现对文本信息对关键词句的抽取,使用TextRank4zh第三方库实现此功能。系统采取Tornado框架实现交互功能。系统以美国有限电视新闻网为例进行新闻信息爬取与分析,实验结果表明该系统的爬取效率高,健壮性好。 展开更多
关键词 Python爬虫 tornado框架 TextRank算法 新闻关键词抽取
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