9、深度学习在皮肤癌分类与作物产量预测中的应用

深度学习在皮肤癌分类与作物产量预测中的应用

皮肤癌分类

项目成果

利用卷积神经网络和数据增强等方法，能够有效地识别和分类皮肤癌病变。训练好的模型可以被医生更准确地用于诊断癌症类型，尤其在医疗专家难以准确检测的地区，该工具会发挥更大的作用。此外，还将模型改进成了一个网页应用程序，皮肤科医生可以上传皮肤癌病变的图像，模型会将图像分类到相应的癌症类型中。

具体方法

• 卷积神经网络 ：这是一种专门用于处理具有网格结构数据的神经网络，在图像分类任务中表现出色。通过对大量皮肤癌图像的学习，卷积神经网络可以自动提取图像中的特征，从而实现对皮肤癌的分类。
• 数据增强 ：通过对原始图像进行旋转、翻转、缩放等操作，增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。

作物产量预测

研究背景

农业在印度经济中占有重要地位，约 58% 的人口依靠农业为生。然而，由于农民缺乏信息技术的应用和对作物的了解，农业产量受到一定影响。因此，利用深度学习算法预测作物产量具有重要的现实意义。

数据收集与预处理

1. 数据来源 ：从印度政府网站获取 1997 - 2017 年的相关数据，包括降雨量、温度、作物产量等信息。
2. 数据预处理
   • 检查政府数据集中的异常值和异常情况。
   • 将参数转换为数值和类别格式，以满足