基於卷積神經網絡的圖像分類分析：一個多功能應用於水稻葉病預測和農民建議

本研究提出了一種利用8種不同卷積神經網絡(CNN)算法改進水稻病害分類的新方法,進一步推動了精準農業的發展。通過對UCI數據集進行深入調查,創建了一個可靠有效的模型,能夠正確識別各種水稻病害。建議的遷移學習模型在識別數據集中的微妙特徵和複雜模式方面表現更佳,從而實現了極高的病害分類精度。此外,該研究還超越了模型的創建,融入了一個直觀的Tkinter應用程序,為農民提供了功能豐富的界面。有了這款尖端應用程序,農民將能夠通過實時病害預測和個性化建議,做出及時和明智的決策。