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结合图像处理技术和机器学习算法,对水稻的3种最常见病害(即稻瘟病、白叶枯病和细菌性条斑病)进行识别和分类。首先,分割出水稻病害图像中的病斑部分并建立图像集,然后针对病理外在表现提取和优化病斑特征。接着,建立BP神经网络模型来根据优化后的特征来识别不同种类的水稻病害。最后,利用模拟退火算法结合自适应遗传算法,为BP算法选择合适的初始参数,以寻求最优解,改进分类模型。结果表明,改进后的NAGSA-BP算法具有较高的水稻病害识别准确率,具有可行性,且与传统的人工检测方法相比更加准确和高效。