21世纪是信息技术高速发展,也是生物信息科学发展的时代,生命科学与信息科学相互交叉融合,不仅促进了各自领域的发展,又不断促进新领域的诞生。信息科学的发展为生命科学的发展提供了一系列便利方法和工具,因此信息技术与生物技术的结合越来越成为研究的热点。随着现代计算机技术的快速发展,以人工智能为基础的图像识别与分类技术在农业病原微生物的自动检测领域中得到了越来越广泛的应用。与传统的生物学显微检测方法相比,它具有主观误差小、工作效率高、对检测员技术水平要求低等特点,能显著提高农业病害预报的实效性和准确性,满足农业生产的需要。机器学习是利用计算机来模拟人类的学习过程,随着该领域新兴算法的不断提出,在图像分类以及图像识别中的应用也越快越广泛。本文利用机器学习中的相关算法对真菌孢子显微图像分类与识别进行了深入的研究,在传统的真菌孢子图像的分类与识别中,往往采取的是人工显微识别方法,对识别人技术要求高,同时难以操作,本文以SIFT特征和RGB SIFT特征为基础对真菌孢子显微图像进行特征提取,并对提取的特征进行聚类处理,将每个图像以特征向量的形式表示。文中算法采用了词袋(bag of word)思想,视每篇文档为一个词频向量。每一篇文档可以看作由一些主题所组成的一个概率分布,而每一个主题又可以看作是很多单词所构成的一个概率分布。在真菌孢子显微图像的分类中,以特征向量代替词频向量,将图像转化为不同类别的概率分布。在此基础上,我们又采用不同的分类器对获取的特征向量进行分类,从而获取到真菌孢子显微图像的分类结果。该方法能够较好地对真菌孢子显微图像进行特征提取与分类,这为预测和区分农业中不同真菌病害的发生提供了依据。为了能够对病害发生发展过程中不同的特征进行预测和分析,提前对真菌孢子在生命周期中的不同特征进行识别尤为重要,因此,在真菌病害研究中,对显微图像中孢子进行识别与计数,进而得到真菌孢子在不同环境,即逆境或顺境的生存能力和存活率等等就显得非常有必要。本文利用卷积神经网络对显微图像中的孢子进行识别,卷积神经网络是将深度学习和人工神经网络结合而产生的一个新型人工神经网络方法,相对于其他方法,它具有许多优势,例如局部感知区域、层次结构化、特征抽取和分类过程结合等,广泛的应用于多个领域,如人脸检测、文档分析、语音检测、车牌识别等。本文在总结了国内外有关卷积神经网络基本概念、算法和研究成果的基础上,以经典的卷积神经网络模型为基础,对显微图像中的真菌孢子进行了识别,通过对模型的调整和参数的修改,取得了较好的识别效果,为进一步进行生物学研究提供了依据和便利,也为我国的农作物病害的自动化防治管理提供了一定的理论依据,具有重要的理论和实践意义。