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优化混合深度学习模型用于花生叶斑病分类与实-时部署
一、引言
随着现代农业技术的不断发展，植物病害的精准识别与分类成为了提高农业生产效率的重要环节。其中，花生叶斑病作为常见的病害之一，其快速准确的诊断对于保障花生产量和品质具有重要意义。近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著的进展，特别是在植物病害诊断方面展现出强大的潜力。本文旨在研究并优化混合深度学习模型，以实现花生叶斑病的准确分类与实时部署。
二、相关背景与现状
混合深度学习模型结合了多种深度学习算法的优点，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，能够有效地处理图像数据和序列数据。在植物病害诊断领域，混合深度学习模型可以通
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