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基于联邦学习的水稻病害分类与计算任务卸载的研究

一、引言

水稻作为我国重要的粮食作物之一，其病害问题一直困扰着农业生产。为了提高水稻病害的诊断效率和准确性，本研究采用基于联邦学习的水稻病害分类方法和计算任务卸载策略，以实现对水稻病害的高效诊断与治理。本节将首先对研究的背景、目的及意义进行简要介绍。

二、研究背景及意义

随着人工智能和物联网技术的发展，水稻病害的智能诊断已成为现代农业发展的重要方向。然而，在实际应用中，由于设备资源有限、网络环境复杂等因素，传统的诊断方法往往难以满足实时、高效、准确的需求。因此，本研究旨在通过联邦学习技术，实现设备间的知识共享与协同学习，提高水稻病害分类的准确性和