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摘要:
双孢蘑菇疣孢霉病导致菇农巨大的经济损失,针对其早期症状不明显且缺乏有效的病害诊断方法,将显微高光谱成像技术应用于双孢蘑菇疣孢霉病早期检测研究.首先借助神经网络强大的非线性学习能力,采用基于注意力机制和稀疏自编码器重建网络的BS-Net-FC算法对厚垣孢子显微高光谱图像波段选择,并提出基于厚垣孢子目标形态特异性的MTCEM算法检测厚垣孢子目标,结果显示波段选择算法保证波段子集的信息量同时有效降低了冗余波段,在波段数为17的波段子集上MTCEM算法AUC达到最佳为0.8785.本方法能够有效减少数据冗余以及对厚垣孢子目标检测效果良好,为双孢蘑菇疣孢霉病早期检测提供新思路和技术支持.
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疣孢霉菌
病理
病害防控
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有害疣孢霉
厚垣孢子
萌发
双孢蘑菇
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于显微高光谱图像的双孢蘑菇疣孢霉菌厚垣孢子目标检测
来源期刊 福建农业科技 学科 农学
关键词 高光谱 特征提取 孢子 检测
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 优秀学者论坛|Outstanding Scholars Forum
研究方向 页码范围 1-8
页数 8页 分类号 S436.46
字数 语种 中文
DOI 10.13651/j.cnki.fjnykj.2022.02.001
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱
特征提取
孢子
检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
福建农业科技
月刊
0253-2301
35-1078/S
大16开
福建省福州市五四路247号
34-15
1970
chi
出版文献量(篇)
6541
总下载数(次)
2
总被引数(次)
12926
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导