农业信息化前沿——深度学习模型与实践

本书深入探讨了农业信息化领域的最新发展，特别是深度学习模型在该领域的应用与实践。随着信息技术的飞速发展，农业信息化已成为推动现代农业转型升级的关键力量。深度学习作为人工智能领域的核心技术，为农业数据的智能处理、作物生长环境的精准监测、病虫害的智能识别等提供了强大的技术支持。本书首先介绍了农业信息化的基本概念和发展趋势，随后详细阐述了深度学习模型的基本原理和常用算法。在此基础上，通过丰富的案例和实践经验，深入剖析了深度学习在精准农业、智能农机、农产品质量安全追溯等方面的具体应用。此外，本书还关注了农业信息化面临的挑战与机遇，提出了针对性的解决方案和发展策略。

第一章深度学与农业应用概览节深度学概述.
节农业数据特与预处理三节深度学与工具介绍四节深度学业中的潜在应用章图像识别技术在农业中的应用节农作物病虫害图像识别
节作物生长状态监测与分析三节农业机器人视觉导航四节土壤与水体质量评估五节农产品品质分级与溯源三章语义分析助力农业信息挖掘节农业文本数据处理与理解
节农业政策与市场信息提取三节农民需求与反馈分析
四节农业知识图谱构建与应用五节农业科技文献智能检索..四章预测模型在农业生产中的应用节作物产量预测与调优
节气候灾害预警系统
三节农业资源优化配置
四节农产品市场价格预测
五节农业管理策略制定
五章深度学业物联网技术的融合
节物联网数据采集与智能处理
节传感器网络优化与故障预测
三节智慧灌溉与施肥系统
四节农业环境监测与调控
五节物联网平台下的农业云服务
六章机器学在农业决策支持中的实践
节决策树与森林在农业风险评估中的应用
节支持向量机在农业分类问题中的应用
三节强化学业自动化控制中的探索
四节贝叶斯网络在农业决策分析中的构建
五节综合决策支持系统设计与实现
七章深度学算法与农业模型训练
节优化算法基础与比较
节分布式训练与并行计算
三节模型压缩与加速技术
四节迁移学业场景中的应用
五节终身学业模型更新中的实践
八章农业信息化人才培养与团队建设
节跨学科人才培养体系
节实战项目与竞赛
三节校企合作与产学研结合
四节团队文化建设与激励机制
参考文献