水稻作为世界上主要的粮食作物在左右着人民生活,水稻产量和品质更是国家人民关注问题,水稻的病害问题是导致产量损失的关键,如何快速发现水稻病害并实施有效的防治是一直亟需解决的问题。随着现代经济社会的进步和发展,计算机的广泛普及和技术的更新,人工智能在各个领域都得到了迅速的应用和发展。如何对这些智能装置所采集的数据,特别是对图像和数据等资料进行分析和处理,从中获得有用的信息,并有效、准确地处理水稻病害,是水稻栽培者迫切需要解决的一个难题。因此,选取水稻最常见、发生率最高的3种疾病（稻瘟病、纹枯病、白叶枯病）作为研究对象,并提出在自然环境下的识别方法,主要做了以下研究:首先简单地介绍了机器学习算法与图像处理的基础理论知识,为后来的水稻病害识别算法研究工作提供了一套相应的技术路线以及解决问题的思路。然后,在水稻生物病害识别算法的研究中,采用了一种机器学习的方法,将水稻病害识别出来。从分析水稻纹枯病、稻瘟病和白叶枯病等病斑着手,通过智能手机拍照的方式采集病斑图像,然后利用灰度化、图像去噪、病斑分割等操作对各类水稻的病害图像进行预处理后,建立一个相应的水稻叶片病斑数据库。接着,针对不同类型和病斑的各种病理的外在特点,对所需要选取的3种主成分和病害特点,从其颜色、形状、纹理等因素中入手,提取出相应的病害特征参数共63个,为了有效降低图片的噪音和冗长数据处理时间,采用主成分分析法,实现了所需要提取的病害特征参数优化,从63个特征优化至40个。最后,利用BP神经网络分类器和贝叶斯网络分类器建立水稻病害识别模型。优化后的颜色特征参数集、形状特征参数集、纹理特征参数集以及这三个特征参数集的组合,在此基础上建立模型,分析了两种分类器的分类识别效果。结果表明,贝叶斯分类器具有更好的识别效果。进一步地利用卷积神经网络对贝叶斯网络算法进行优化,提高三组水稻病害的颜色特征、形状特征和纹理特征的识别准确率至98%。上述识别效果较好,可以有效地将贝叶斯网络应用于水稻病害的识别。