| 智慧農業下基于聯邦學習的水稻病蟲害分類研究 | |
| 所屬分類：解決方案 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：6798 K | |
| 標簽： 智慧農業 聯邦學習 圖像分類 | |
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| 文檔介紹：在農業發展過程中，農作物的健康問題一直是一個重要的研究課題。面向這一課題探討智能化農業種植過程中的水稻病蟲害分類問題。在智能化農業種植場景下，為了提高設備對病蟲害的分類準確性，同時保護各設備的數據隱私，提出使用聯邦學習來解決各設備間的數據孤島問題。實驗選取了七個預訓練模型來提取特征，使用四個指標（準確率、召回率、損失函數和F1分數）來評估不同模型上的性能。實驗結果表明，在獨立同分布（IID）和非獨立同分布（Non-IID）數據下模型VGG19的準確率分別為99.05%和98.48%，表現出較高的魯棒性和準確率。通過幾種實驗和指標對比發現，聯邦學習的應用提升了設備4.36％的準確率，圖像分類模型的收斂時間受到聯邦學習輪數round和每輪聯邦學習中訓練集的訓練epoch數的共同影響，并且模型的穩定性隨著參與聯邦學習的設備數量增加而提高。 | |
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