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机器学习是人工智能的一部分，正在通过增强作物监测，疾病检测和产量预测来彻底改变农业。它的应用扩展到精确农业，通过分析手机，传感器和卫星图像的大型数据集，它有助于优化灌溉，受精和收获。它在识别和分类不同类型的植物方面发挥了至关重要的作用。具体来说，ML内深度学习技术的卷积神经网络（CNN）用于根据图像对植物物种进行分类。在本研究工作中，我们使用卷积神经网络（CNN）的机器学习来对柑橘类物种进行分类。已经开发了一个数据集，其中有十种柑橘类物种的水果和叶子的图像。我们已经使用移动网，Alex Net和Goog Le Net等体系结构进行了转移学习。这项研究表明，在CNN分析中将多个植物组合结合起来可改善分类
通过机器学习技术的农业进步
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