《表1 害虫在不同识别方法下的识别准确率Tab.1 The identification accuracy of pests in different identification methods》下

《表1 害虫在不同识别方法下的识别准确率Tab.1 The identification accuracy of pests in different identification methods》下   提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本系列图表出处文件名：随高清版一同展现
《基于深度学习和稀疏表示的害虫识别算法》


  1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录
  1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

利用本文算法对样本集中的10种常见的害虫进行识别测试，识别害虫的平均准确率达到85.3%，为害虫的防治提供了新的科学技术手段.为了验证本文所提害虫识别方法的有效性，表1列举了本文方法和其他识别方法识别准确率的对比情况.

图表编号XD0024718400    严禁用于非法目的
绘制时间2018.03.16
作者张苗辉、李俊辉、李佩琛
绘制单位河南大学计算机与信息工程学院、河南大学地理学博士后科研流动站、河南大学计算机与信息工程学院、河南大学计算机与信息工程学院
更多格式高清、无水印（增值服务）

相关图表

  1. 《表1 肤色特征提取方法在KNN分类器下的5种姿态识别准确率》2020.09.20
  2. 《表1 38种害虫测试样本细节和不同方法下的害虫识别准确率》2019.05.25
  3. 《表1 38种害虫测试样本细节和不同方法下的害虫识别准确率》2019.05.25
  4. 《表1 平均人脸识别准确率Tab.1 Average face recognition accuracies》2019.01.28
  5. 《表1 模态频率识别结果Tab.1 Identification results of modal frequency》2019.02.15
  6. 《Table 5 Accuracy of data sets with different angels表5 不同角度的数据集识别准确率》2019.01.01
  7. 《表1 记号笔三种分类模型的识别准确率Tab.1 Classification accuracy of model built by maker pens》2019.02.18
  8. 《表3 公交通勤识别模型的准确率及预测通勤人数汇总表Tab.3 Accuracy of public traffic identification model and summary of predicted commuters》2019.01.25
  9. 《表1 识别准确率对比Tab.1 Identification accuracy comparison》2019.01.01
  10. 《表5 固体废弃物识别精度Tab.5 Accuracy of solid waste identification》2019.02.25
  11. 《表1 不同工况下的识别结果Tab.1 Identification results under different working conditions》2018.04.01
  12. 《表1 随机参数选择下的准确率Tab.1 The accuracy of random parameter selection》2018.02.01
  13. 《表1 电钻信号识别结果统计Tab.1 The statistical identification results of mechanical drill signals》2018.03.15
  14. 《表1 测试集数据识别率Tab.1 Identification accuracy of test sets》2018.05.25
  15. 《表1 成都市城市边界识别过程Tab.1 The process of Chengdu city boundary identification》2018.06.28
  16. 《表4 能源大数据异常识别算法的准确率测试Tab.4 Accuracy test of energy big data anomaly identification algorithm》2018.01.25
  17. 《表2 齿轮箱轴承信号的平均识别准确率Tab.2 Average identification accuracy for signals in gearbox bearing》2018.12.05
  18. 《表1 仿真信号的平均识别准确率Tab.1 Average identification accuracy for simulation signals》2018.12.05
  19. 《表3 不同特征提取方法的识别准确率Tab.3 Classification accuracy of different feature extraction methods》2018.10.01
  20. 《表3 患者识别各算法响度补偿语音的正确率Table 3 Accuracy of the speech compensated by the algorithms for the patients》2018.08.01

随机翻阅

《表4 海天超越阶段编码结果》 《表5 与多主花序基因连锁的SSR标记》 《表1 职业暴露事件发生率[n(%)]》 《表1 各国旅游商品销售情况》 《表4 长柄双花木种群分子方差分析》 《表2 护士满意度, 患者满意度, 护理质量评价的比较 (±s)》 《表3 春小麦各个指标间的相关性》 《表4 岷江袁河坝—吴河坝河段综合自净系数推算表》 《表2 东寿河左岸边坡开挖安全系数动态统计表》 《表3 US-FNAB与病理结果对照》