34、机器学习在芒果图像分类与疾病预测中的应用

机器学习在芒果图像分类与疾病预测中的应用

在当今科技飞速发展的时代，机器学习技术在各个领域都展现出了巨大的潜力，尤其是在农业和医疗领域。下面将为大家详细介绍机器学习在芒果图像分类以及疾病预测方面的应用。

一、芒果图像分类中的迁移学习方法

在芒果产业中，准确检测芒果的成熟度对于减少收获时的产品损失、提高出口量至关重要。研究表明，使用卷积神经网络（CNNs），如VGG19、ResNet101和DenseNet121，能够在芒果成熟度检测系统中实现高精度的性能。

通过与其他现有方法进行比较，证明了使用这些CNN模型的有效性。从图9中可以看到，该方法与其他先进作者的方法在准确率上的对比直方图。这一研究成果对于科特迪瓦的芒果产业具有重要意义，它可以提高农民准确评估芒果成熟阶段的能力，从而减少收获时的产品损失，增加出口量，巩固科特迪瓦作为西非主要芒果出口国的地位，并对其经济产生重大影响。

二、基于机器学习的疾病预测综合综述

（一）研究背景与目标

目前，现有的机器学习模型大多主要针对识别单一病症。因此，本研究创建了一个机制，通过一个图形界面就能预测多种疾病，包括冠状动脉疾病、心律失常、帕金森病、阿尔茨海默病、慢性肾病和多囊肾病等。这些疾病如果被忽视，即使得到治疗也可能对人们造成危险，所以早期识别和治疗这些疾病可以挽救无数生命。

研究的主要目标是开发一个能使用机器学习预测多种疾病的模型，采用单一模型和心脏、大脑、肾脏的混合数据集，并使用多种分类技术，如k - 最近邻、逻辑回归、决策树、随机森林、朴素贝叶斯等进行疾病预测。通过验证每个算法的正确性并相互对比，以确定最精确的预测方法，同时使用多个数据集（每种疾病一