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基于卷积神经网络的大豆病害识别研究的任务书
任务书
一、任务简介
本次任务旨在通过应用卷积神经网络（CNN）来实现大豆病害的自动识别，为大豆种植业提供更加准确的病害检测和预警手段。具体任务包括以下内容：
1.收集相关数据：收集大豆病害的图像数据并进行标注；
2.建立卷积神经网络模型：使用TensorFlow等深度学习框架建立卷积神经网络模型；
3.训练模型：使用收集到的数据对卷积神经网络模型进行训练，并进行调整；
4.验证模型：使用验证集来评估训练好的模型的准确率和性能；
5.应用模型：将训练好的模型应用于实际大豆种植场景中，对大豆病害进行自动识别。
二、任务具体要求
1.数据收集：
（1）收集大豆病害的图像数据，包括大豆病害的不同种类、不同程度的感染；
（2）每个图像需要进行标注，标注内容包括大豆病害种类、病害感染程度等信息；
（3）收集的图像数量不少于5000张，图像像素为256*256或更高。
2.模型建立：
（1）建立卷积神经网络模型，设计合理的卷积层、池化层、全连接层等模型结构；
（2）模型需要包含至少4层卷积层和2层全连接层，其中卷积层使用的卷积核大小不少于3*3；
（3）模型训练时采用交叉熵损失函数（cross-entropyloss）。
3.模型训练：
（1）使用数据集对建立好的卷积神经网络模型进行训练，训练的步数不少于10000步；
（2）训练过程中，需要对数据进行预处理，包括数据增强、数据标准化等操作；
（3）使用Adam优化器（Adamoptimizer）进行模型训练。
4.模型验证：
（1）使用独立的验证集对训练好的卷积神经网络模型进行验证，计算模型的准确率和F1值等评价指标；
（2）验证集数量不少于800张，与训练集、测试集所含图像不能有重叠；
（3）在验证过程中，需要实时监控模型的训练误差和验证误差，并记录相关信息。
5.模型应用：
（1）将训练好的卷积神经网络模型应用于实际大豆种植场景中，实现大豆病害的自动识别；
（2）可在模型应用过程中，通过调整不同阈值来控制模型对大豆病害的识别准确性和灵敏度等参数；
（3）对模型应用过程中出现的问题进行及时记录和处理，保证识别结果的准确性和稳定性。
三、任务执行时间和报告要求
1.任务周期：
（1）数据收集、模型建立和训练时间不少于4周；
（2）模型验证和应用时间不少于2周。
2.报告要求：
（1）任务执行报告不少于6000字，并包含任务完成的详细过程、实验数据分析和模型调优过程等内容；
（2）报告中需要包含清晰的图片、表格和图表等信息，以便于理解和复现；
（3）需要提交详细的代码和可执行程序，方便任务验收和复现。