35、基于深度学习的植物图像分类与库存路由优化方案

基于深度学习的植物图像分类与库存路由优化方案

在当今科技发展的浪潮中，植物物种的识别以及供应链中的库存、路由和存储优化问题都备受关注。本文将深入探讨基于深度学习的植物图像分类方法，以及利用混合方法解决二次配送网络中库存、路由和存储优化问题。

基于深度学习的植物图像分类

植物物种的准确识别对于众多领域都具有重要意义，如制药实验室、植物学家、林业服务以及消费者等。在植物图像分类中，叶片的纹理和脉络是独特的属性，包含均值和标准差等特征，这些特征是每个植物物种的独特标识。

分类方法

在完成叶片模式抽象后，得到的证据被称为属性向量。这些属性向量会经过两次辅助审查和评估，然后被聚类到精确的模块中。对于分类器，推荐使用随机森林、K近邻（KNN）、支持向量分类器（SVC）、梯度提升和朴素贝叶斯等智能方法进行现场检查。在图像编目方面，支持向量网络和随机森林方法已被证明是有效的。
- 随机森林 ：它是一种包含多个决策树的分类器，通过对给定数据集的无数子集进行决策树构建，并取平均值来提高数据集的预测精度。森林中大量的树可以提高精度并避免过拟合问题，即使对于庞大的数据集，它的处理时间也比其他算法短。
- K近邻 ：这是一种基于监督学习技术的最简单的机器学习算法，适用于回归和分类问题，但更适合分类目的。在训练过程中，它会保留数据集，当接收到新数据时，会将其组织到与之相似的集合中。
- 支持向量机 ：这是最广泛使用的监督学习算法之一，可以处理异常数据集，也可用于回归问题。为了映射高维数据，会使用核函数。支持向量网络会选择有助于创建超平面的极端