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一、前言

这个系列也迎来了结尾，最后说一些碎碎念…

二、总结

本文首先简要介绍了卷积神经网络的基本原理，以及在亚热带常见自然林植物识别领域的研究应用现状。 其重点研究了卷积神经网络在亚热带常见自然林植物叶片病害识别的应用，并基于具体实例采用主流数据集进行了测试，并给出了作物识别与分类的实验结果。该结果体现了基于卷积神经网络算法优秀的分类性能以及泛化能力。 本文所给出的方法在智慧林业中具有广阔的应用前景，是实现亚热带常见自然林植物智能识别的基础，对于提高林业智能化水平具有极其重要的应用价值。结果表明，基于 web 的亚热带常见自然林病虫害识别识别系统，尽可能降低个体在新领域中重新学习的代价，为智慧林业的进一步应用打下了良好的基础。

三、展望

随着研究的深入，在今后的研究中将细粒度、多尺度和超像素的思想融入到作物叶片病害的分类中，进一步提高病重害分类的识别精度。同时，随着算法的不断优化，我相信在不久的将来可以达到识别分类效果可能基于少量的样本下即可获得很高的识别精度，大大减少的数据采集的难度与时间，使得该系统能够快速增加识别种类，使用范围更加广阔。

微信，支付宝等全民级的软件兴起也掀起一阵小程序开发热潮，搭载在微信与支付当中的小程序应用，无序下载，使用微信与支付宝本身的账号既可登录，极大的节省的用户在使用过程当中的时间与舒适度。希望在将来能够出现一批优秀的林业保护相关的小程序，给保护森林的护林员提供各种各样的方便，未来的林业保护望越来越受重视，我们的生态环境也越来越美好。

参考文献

这里展示部分我的参考文献，其实我不知道