農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別

1/1農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別第一部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的重要性 2第二部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的難點(diǎn)與挑戰(zhàn) 3第三部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的基本原理與方法 5第四部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù) 8第五部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的組成與結(jié)構(gòu) 12第六部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用與前景 14第七部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的評價(jià)與改進(jìn) 16第八部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的未來發(fā)展方向 20

第一部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的重要性關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的重要性】：

1.農(nóng)作物種質(zhì)資源是人類賴以生存和發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)。它是指人類從自然界和人工栽培中收集、保存、評價(jià)和利用的具有遺傳多樣性的植物資源，包括農(nóng)作物、蔬菜、水果、花卉、藥用植物等。

2.農(nóng)作物種質(zhì)資源的智能識(shí)別是實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物種質(zhì)資源高效利用和保護(hù)的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的人工識(shí)別方法效率低下，準(zhǔn)確率低，難以滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的需求。智能識(shí)別技術(shù)可以快速、準(zhǔn)確地識(shí)別農(nóng)作物種質(zhì)資源，為農(nóng)作物種質(zhì)資源的收集、保存、評價(jià)和利用提供重要支撐。

3.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的發(fā)展趨勢是集成化、智能化、自動(dòng)化。集成化是指將多種智能識(shí)別技術(shù)集成在一起，形成一個(gè)完整的智能識(shí)別系統(tǒng)。智能化是指智能識(shí)別系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和進(jìn)化，提高識(shí)別精度和效率。自動(dòng)化是指智能識(shí)別系統(tǒng)能夠自動(dòng)完成識(shí)別過程，無需人工干預(yù)。

【農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的應(yīng)用前景】：

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的重要性

農(nóng)作物種質(zhì)資源是人類生存和發(fā)展的重要基礎(chǔ)，是保障糧食安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。隨著世界人口的不斷增長和氣候變化的影響，農(nóng)作物種質(zhì)資源面臨著巨大的壓力。因此，對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行智能識(shí)別，實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的鑒定和保護(hù)，具有重要的意義。

#1.保障糧食安全

農(nóng)作物種質(zhì)資源是糧食生產(chǎn)的基礎(chǔ)，也是保障糧食安全的重要保障。通過對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行智能識(shí)別，可以快速、準(zhǔn)確地識(shí)別出具有優(yōu)良性狀的品種，為育種家提供寶貴的遺傳資源，從而加快新品種的選育，提高糧食產(chǎn)量，保障糧食安全。

#2.促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展

農(nóng)作物種質(zhì)資源也是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。通過對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行智能識(shí)別，可以篩選出能夠適應(yīng)氣候變化，具有抗逆性、抗病性等優(yōu)良性狀的品種，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供優(yōu)良種質(zhì)資源，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的穩(wěn)定性和可持續(xù)性。

#3.保護(hù)生物多樣性

農(nóng)作物種質(zhì)資源是生物多樣性的重要組成部分。通過對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行智能識(shí)別，可以識(shí)別出瀕危、稀有和特有品種，并制定相應(yīng)的保護(hù)措施，從而保護(hù)生物多樣性，維持生態(tài)平衡。

#4.促進(jìn)科學(xué)研究

農(nóng)作物種質(zhì)資源是科學(xué)研究的重要對象。通過對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行智能識(shí)別，可以獲取大量的遺傳信息，為基因組學(xué)、進(jìn)化生物學(xué)、植物生理學(xué)等領(lǐng)域的研究提供寶貴的數(shù)據(jù)，從而促進(jìn)科學(xué)研究的發(fā)展。

綜上所述，農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別具有重要的意義。通過對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行智能識(shí)別，可以保障糧食安全、促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展、保護(hù)生物多樣性和促進(jìn)科學(xué)研究，為人類的生存和發(fā)展做出貢獻(xiàn)。第二部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【農(nóng)作物種質(zhì)資源數(shù)據(jù)的異質(zhì)性和復(fù)雜性】

1.農(nóng)作物種質(zhì)資源數(shù)據(jù)包括基因序列、表型數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)具有高度的異質(zhì)性和復(fù)雜性，給智能識(shí)別帶來了挑戰(zhàn)。

2.農(nóng)作物種質(zhì)資源的數(shù)據(jù)量巨大，并且還在不斷增長，這使得對數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、管理和分析變得困難。

3.農(nóng)作物種質(zhì)資源的數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，這使得數(shù)據(jù)難以集成和利用。

【農(nóng)作物種質(zhì)資源樣本的代表性和可及性】

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)

1.種質(zhì)資源數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性

農(nóng)作物種質(zhì)資源種類繁多，各物種之間存在著復(fù)雜的多樣性，不僅表現(xiàn)在性狀表型上，還表現(xiàn)在遺傳背景和基因組結(jié)構(gòu)上。這使得農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別面臨著巨大的數(shù)據(jù)處理和分析挑戰(zhàn)。

2.農(nóng)作物表型的動(dòng)態(tài)變化和環(huán)境影響

農(nóng)作物的表型特征會(huì)隨著生長發(fā)育階段、環(huán)境條件等因素的變化而發(fā)生動(dòng)態(tài)變化。此外，農(nóng)作物的表型特征還容易受到環(huán)境因素的影響，如光照、溫度、水分等。這使得農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別難以獲得準(zhǔn)確可靠的表型數(shù)據(jù)。

3.農(nóng)作物種質(zhì)資源遺傳背景的復(fù)雜性

農(nóng)作物種質(zhì)資源的遺傳背景往往十分復(fù)雜，存在著大量的基因多態(tài)性。這使得農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別難以準(zhǔn)確識(shí)別出具有特定性狀的種質(zhì)資源。

4.農(nóng)作物種質(zhì)資源分布的廣泛性和難以獲取性

農(nóng)作物種質(zhì)資源分布廣泛，存在于世界各地的不同地區(qū)。此外，農(nóng)作物種質(zhì)資源往往難以獲取，特別是對于一些珍稀瀕危的種質(zhì)資源。這使得農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別難以獲得足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

5.農(nóng)作物種質(zhì)資源數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和共享的困難

農(nóng)作物種質(zhì)資源的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和共享面臨著諸多困難，包括數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)共享平臺(tái)不完善等。這使得農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別難以有效利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源進(jìn)行分析。

6.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別算法的局限性

現(xiàn)有的農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別算法還存在著一定的局限性，難以準(zhǔn)確識(shí)別出具有特定性狀的種質(zhì)資源。此外，這些算法往往需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這使得它們難以應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中。

7.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的倫理和法律問題

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別涉及到生物多樣性保護(hù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)等倫理和法律問題。這些問題需要在農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)應(yīng)用之前得到妥善解決。第三部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的基本原理與方法關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)智能圖像識(shí)別技術(shù)

1.利用計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),對農(nóng)作物種質(zhì)資源的圖像進(jìn)行特征提取和分類識(shí)別。

2.常見的智能圖像識(shí)別技術(shù)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和決策樹等。

3.智能圖像識(shí)別技術(shù)能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別農(nóng)作物種質(zhì)資源的類型、品種和性狀,為農(nóng)作物種質(zhì)資源的收集、保存、鑒定和利用提供技術(shù)支持。

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)

1.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是指計(jì)算機(jī)對圖像或視頻進(jìn)行處理和分析,從中提取有用信息的技術(shù)。

2.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別中主要用于圖像預(yù)處理、特征提取和圖像分類。

3.常見的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)包括圖像分割、邊緣檢測、紋理分析和形狀分析等。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

1.機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是指計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測或決策的技術(shù)。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別中主要用于圖像分類和特征提取。

3.常見的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)

1.深度學(xué)習(xí)技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的一種,其特點(diǎn)是能夠從數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取特征。

2.深度學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別中主要用于圖像分類和特征提取。

3.常見的深度學(xué)習(xí)技術(shù)包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度信念網(wǎng)絡(luò)等。

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理技術(shù)

1.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理技術(shù)是農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的基礎(chǔ)。

2.數(shù)據(jù)采集技術(shù)包括圖像采集、視頻采集和激光掃描等。

3.數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括圖像預(yù)處理、視頻預(yù)處理和激光掃描數(shù)據(jù)預(yù)處理等。

智能識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)

1.智能識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)是農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的核心技術(shù)。

2.智能識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、算法設(shè)計(jì)、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)評價(jià)等。

3.智能識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)需要綜合考慮算法的準(zhǔn)確性、系統(tǒng)效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性等因素。#農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的基本原理與方法

前言

農(nóng)作物種質(zhì)資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)，是保障糧食安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的戰(zhàn)略資源。農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對農(nóng)作物種質(zhì)資源的高精度、快速識(shí)別，是農(nóng)作物種質(zhì)資源保護(hù)和利用的重要技術(shù)手段。

基本原理

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的基本原理是利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)提取農(nóng)作物種質(zhì)資源圖像中的特征信息，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對這些特征信息進(jìn)行分類識(shí)別。具體來說，農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的基本原理包括以下幾個(gè)步驟：

1.圖像預(yù)處理：對農(nóng)作物種質(zhì)資源圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像去噪、圖像增強(qiáng)、圖像分割等操作，以提高圖像的質(zhì)量和特征提取的精度。

2.特征提?。簭霓r(nóng)作物種質(zhì)資源圖像中提取特征信息。特征提取的方法有很多種，常用的特征提取方法包括顏色特征、紋理特征、形狀特征等。

3.特征選擇：對提取的特征信息進(jìn)行選擇，選擇具有判別性的特征信息。特征選擇的方法有很多種，常用的特征選擇方法包括信息增益、卡方檢驗(yàn)等。

4.分類識(shí)別：利用選出的特征信息對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行分類識(shí)別。分類識(shí)別的方法有很多種，常用的分類識(shí)別方法包括支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林等。

主要方法

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的方法主要包括以下幾種：

1.基于人工特征的識(shí)別方法：這種方法是利用人工提取的特征信息對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行識(shí)別。人工提取的特征信息包括顏色特征、紋理特征、形狀特征等。

2.基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法：這種方法是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取農(nóng)作物種質(zhì)資源圖像中的特征信息，然后利用這些特征信息對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行識(shí)別。深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它可以從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)特征信息。

3.基于遷移學(xué)習(xí)的識(shí)別方法：這種方法是利用在其他任務(wù)上訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別農(nóng)作物種質(zhì)資源。遷移學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它可以將在一個(gè)任務(wù)上訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)遷移到另一個(gè)任務(wù)上，從而減少訓(xùn)練時(shí)間和提高識(shí)別精度。

應(yīng)用與展望

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、科學(xué)研究等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)可以用于農(nóng)作物種質(zhì)資源的快速鑒定、農(nóng)作物病蟲害的快速識(shí)別、農(nóng)作物產(chǎn)量和品質(zhì)的快速評估等。

在科學(xué)研究中，農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)可以用于農(nóng)作物種質(zhì)資源的遺傳多樣性分析、農(nóng)作物育種、農(nóng)作物病蟲害防治等。

隨著計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)也將不斷發(fā)展和完善，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究中發(fā)揮越來越重要的作用。第四部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【圖像識(shí)別技術(shù)】：

1.基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)能夠有效地提取農(nóng)作物種質(zhì)資源的特征，并將其與已有的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配，從而實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的識(shí)別。

2.圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用可以極大地提高農(nóng)作物種質(zhì)資源的識(shí)別效率，并降低人工識(shí)別的成本。

3.圖像識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展將為農(nóng)作物種質(zhì)資源的智能識(shí)別提供更強(qiáng)大的技術(shù)支持。

【機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)】：

一、圖像識(shí)別技術(shù)

1.深度學(xué)習(xí)算法：

*卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：通過卷積操作提取圖像特征，具有強(qiáng)大的圖像識(shí)別能力。

*循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：能夠處理序列數(shù)據(jù)，常用于時(shí)間序列預(yù)測和自然語言處理。

*生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）：能夠生成逼真的圖像，可用于數(shù)據(jù)增強(qiáng)和圖像處理。

2.預(yù)處理技術(shù)：

*圖像裁剪：裁剪圖像中包含目標(biāo)物體的區(qū)域，提高識(shí)別精度。

*圖像縮放：調(diào)整圖像大小，使其符合模型的輸入要求。

*圖像增強(qiáng)：應(yīng)用濾波、銳化等技術(shù)增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)，提高識(shí)別率。

3.特征提取技術(shù)：

*邊緣檢測：檢測圖像中的邊緣，有助于識(shí)別物體的輪廓和形狀。

*顏色空間轉(zhuǎn)換：將圖像從RGB顏色空間轉(zhuǎn)換為其他顏色空間，如HSV或Lab顏色空間，以增強(qiáng)特定特征。

*紋理分析：提取圖像中的紋理信息，有助于識(shí)別不同種類的農(nóng)作物。

二、語義分割技術(shù)

1.全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）：

*能夠?qū)D像中的每個(gè)像素進(jìn)行分類，生成語義分割圖。

*常用于分割復(fù)雜場景中的多個(gè)目標(biāo)物體。

2.U-Net：

*一種用于生物醫(yī)學(xué)圖像分割的深度學(xué)習(xí)模型。

*具有良好的分割精度和魯棒性。

3.DeepLab：

*一種用于圖像語義分割的深度學(xué)習(xí)模型。

*具有較高的分割精度和效率。

三、目標(biāo)檢測技術(shù)

1.滑動(dòng)窗口法：

*將圖像劃分為多個(gè)重疊的窗口，對每個(gè)窗口進(jìn)行分類。

*簡單易行，但計(jì)算量大。

2.區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)（R-CNN）：

*一種用于目標(biāo)檢測的深度學(xué)習(xí)模型。

*首先生成候選區(qū)域，然后對每個(gè)候選區(qū)域進(jìn)行分類和回歸。

3.YOLO（YouOnlyLookOnce）：

*一種用于目標(biāo)檢測的深度學(xué)習(xí)模型。

*能夠一次性檢測圖像中的所有目標(biāo)物體，速度快。

4.SSD（SingleShotMultiBoxDetector）：

*一種用于目標(biāo)檢測的深度學(xué)習(xí)模型。

*能夠同時(shí)進(jìn)行目標(biāo)分類和邊界框回歸，速度快。

四、分類技術(shù)

1.支持向量機(jī)（SVM）：

*一種用于分類的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

*能夠在高維空間中找到最佳分隔超平面，將數(shù)據(jù)點(diǎn)正確分類。

2.決策樹：

*一種用于分類和回歸的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

*通過一系列決策規(guī)則將數(shù)據(jù)點(diǎn)分類到不同的類別中。

3.隨機(jī)森林：

*一種集成學(xué)習(xí)算法。

*通過訓(xùn)練多個(gè)決策樹，并對它們的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行平均，提高分類精度。

五、回歸技術(shù)

1.線性回歸：

*一種用于預(yù)測連續(xù)變量的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

*通過擬合一條直線來最小化預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差。

2.非線性回歸：

*一種用于預(yù)測連續(xù)變量的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

*可以擬合非線性關(guān)系，如多項(xiàng)式、指數(shù)函數(shù)或?qū)?shù)函數(shù)。

3.支持向量回歸（SVR）：

*一種用于回歸的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

*通過找到最佳分隔超平面來最小化預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差。第五部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的組成與結(jié)構(gòu)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)【農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別的核心技術(shù)與算法】：

1.利用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等人工智能技術(shù),構(gòu)建農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)對農(nóng)作物種質(zhì)資源的自動(dòng)識(shí)別和分類。

2.采用遺傳算法、進(jìn)化算法、粒子群算法等優(yōu)化算法,對農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別模型進(jìn)行優(yōu)化,提高識(shí)別精度和速度。

3.使用自然語言處理、知識(shí)圖譜等技術(shù),構(gòu)建農(nóng)作物種質(zhì)資源知識(shí)庫,為農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別提供知識(shí)支持。

【農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的硬件架構(gòu)】：

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)組成與結(jié)構(gòu)

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，由多個(gè)模塊組成。主要包括以下幾個(gè)部分：

1.數(shù)據(jù)采集模塊

數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)采集農(nóng)作物種質(zhì)資源的各種數(shù)據(jù)，包括形態(tài)特征、遺傳信息、生長發(fā)育規(guī)律、抗逆性、產(chǎn)量等。這些數(shù)據(jù)可以通過各種傳感器、圖像采集設(shè)備、基因測序儀等設(shè)備獲取。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊負(fù)責(zé)對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化等。數(shù)據(jù)預(yù)處理可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，便于后續(xù)的分析和挖掘。

3.特征提取模塊

特征提取模塊負(fù)責(zé)從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取特征。特征是數(shù)據(jù)中能夠代表其本質(zhì)屬性或特征的信息。特征提取可以采用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，例如主成分分析、線性判別分析、支持向量機(jī)等。

4.分類與識(shí)別模塊

分類與識(shí)別模塊負(fù)責(zé)對提取出的特征進(jìn)行分類和識(shí)別。分類與識(shí)別可以采用各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，例如決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

5.可視化模塊

可視化模塊負(fù)責(zé)將分類與識(shí)別結(jié)果以可視化的方式呈現(xiàn)出來。可視化可以采用各種圖表、圖形等方式，便于用戶理解和分析。

6.人機(jī)交互模塊

人機(jī)交互模塊負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)人與系統(tǒng)之間的交互。人機(jī)交互可以采用各種方式，例如圖形用戶界面、語音交互、手勢交互等。

7.數(shù)據(jù)庫模塊

數(shù)據(jù)庫模塊負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和管理農(nóng)作物種質(zhì)資源數(shù)據(jù)，包括采集到的原始數(shù)據(jù)、預(yù)處理后的數(shù)據(jù)、提取出的特征、分類與識(shí)別結(jié)果等。數(shù)據(jù)庫可以采用各種數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，例如MySQL、Oracle、PostgreSQL等。

8.知識(shí)庫模塊

知識(shí)庫模塊負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和管理農(nóng)作物種質(zhì)資源的知識(shí)，包括農(nóng)作物種質(zhì)資源的分類、分布、特性、用途等。知識(shí)庫可以采用各種知識(shí)表示形式，例如本體、語義網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜等。

9.智能控制模塊

智能控制模塊負(fù)責(zé)控制系統(tǒng)的運(yùn)行，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、分類與識(shí)別、可視化、人機(jī)交互等模塊的運(yùn)行。智能控制模塊可以采用各種智能控制算法，例如模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)等。第六部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用與前景關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用場景

1.作物育種：該系統(tǒng)可幫助育種者快速識(shí)別和篩選出具有優(yōu)良性狀的種質(zhì)資源，加速育種進(jìn)程，提高育種效率；

2.品種鑒定與保護(hù)：該系統(tǒng)可快速準(zhǔn)確地鑒定不同農(nóng)作物種質(zhì)資源的品種，為品種保護(hù)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)提供技術(shù)支持；

3.病蟲害監(jiān)測與防治：該系統(tǒng)可通過對農(nóng)作物種質(zhì)資源中病蟲害的識(shí)別，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警，為病蟲害的防治提供決策支持；

4.農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全檢測：該系統(tǒng)可識(shí)別農(nóng)產(chǎn)品中存在的有害物質(zhì)，如農(nóng)藥殘留、重金屬污染等，為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全監(jiān)管提供技術(shù)支撐；

5.種子生產(chǎn)與經(jīng)營：該系統(tǒng)可快速準(zhǔn)確地識(shí)別真?zhèn)?，為種子生產(chǎn)與經(jīng)營提供技術(shù)支持，保障種子的質(zhì)量和純度，維護(hù)種子市場秩序。

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)

1.圖像識(shí)別技術(shù)：利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對農(nóng)作物種質(zhì)資源的圖像進(jìn)行識(shí)別和分析，提取特征信息，從而實(shí)現(xiàn)對不同品種的識(shí)別；

2.機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對農(nóng)作物種質(zhì)資源的特征信息進(jìn)行分析和挖掘，建立分類或回歸模型，實(shí)現(xiàn)對不同品種的識(shí)別或預(yù)測；

3.深度學(xué)習(xí)技術(shù)：利用深度學(xué)習(xí)算法對農(nóng)作物種質(zhì)資源的圖像進(jìn)行特征提取和分類，實(shí)現(xiàn)對不同品種的高精度識(shí)別；

4.大數(shù)據(jù)技術(shù)：利用大數(shù)據(jù)技術(shù)收集和存儲(chǔ)大量農(nóng)作物種質(zhì)資源的圖像和數(shù)據(jù)信息，為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法提供訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)；

5.云計(jì)算技術(shù)：利用云計(jì)算技術(shù)提供計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間，支持農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的部署和運(yùn)行。農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用與前景

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)是利用計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行快速、準(zhǔn)確識(shí)別的系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有以下應(yīng)用價(jià)值：

1.農(nóng)作物種質(zhì)資源調(diào)查與評價(jià)：利用智能識(shí)別系統(tǒng)，可以快速、準(zhǔn)確地對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行調(diào)查和評價(jià)，為農(nóng)作物種質(zhì)資源的保護(hù)和利用提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

2.農(nóng)作物種質(zhì)資源鑒定與分類：利用智能識(shí)別系統(tǒng)，可以對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行鑒定和分類，為農(nóng)作物種質(zhì)資源的遺傳多樣性研究和利用提供重要依據(jù)。

3.農(nóng)作物種質(zhì)資源溯源與保護(hù)：利用智能識(shí)別系統(tǒng)，可以對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行溯源和保護(hù)，為農(nóng)作物種質(zhì)資源的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和合理利用提供技術(shù)支持。

4.農(nóng)作物種質(zhì)資源利用與開發(fā)：利用智能識(shí)別系統(tǒng)，可以對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行利用和開發(fā)，為農(nóng)作物種質(zhì)資源的遺傳改良和新品種選育提供重要技術(shù)手段。

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)具有廣闊的發(fā)展前景：

1.技術(shù)不斷進(jìn)步：隨著計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷進(jìn)步，農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和效率將進(jìn)一步提高，為農(nóng)作物種質(zhì)資源的保護(hù)和利用提供更加強(qiáng)大的技術(shù)支撐。

2.應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展：農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)將在農(nóng)作物種質(zhì)資源調(diào)查、評價(jià)、鑒定、分類、溯源、保護(hù)、利用和開發(fā)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，為農(nóng)作物種質(zhì)資源的保護(hù)和利用發(fā)揮重要作用。

3.產(chǎn)業(yè)化發(fā)展?jié)摿薮螅恨r(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)具有廣闊的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展?jié)摿?，可以為農(nóng)作物種質(zhì)資源保護(hù)和利用提供技術(shù)支撐，為農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)作出貢獻(xiàn)。第七部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的評價(jià)與改進(jìn)關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)評價(jià)方法

1.準(zhǔn)確率：評價(jià)農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確率的方法包括混淆矩陣、準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等?；煜仃嚳梢灾庇^地顯示識(shí)別系統(tǒng)的性能，準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)可以定量地評價(jià)識(shí)別系統(tǒng)的性能。

2.魯棒性：評價(jià)農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)魯棒性的方法包括添加噪聲、改變光照條件、改變拍攝角度等。這些方法可以評價(jià)識(shí)別系統(tǒng)在不同條件下的識(shí)別性能，以確保識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性。

3.泛化能力：評價(jià)農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)泛化能力的方法包括使用不同的數(shù)據(jù)集、改變識(shí)別模型的結(jié)構(gòu)等。這些方法可以評價(jià)識(shí)別系統(tǒng)在不同數(shù)據(jù)集和不同模型結(jié)構(gòu)下的識(shí)別性能，以確保識(shí)別系統(tǒng)的泛化能力。

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)改進(jìn)方法

1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)：數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性，從而提高識(shí)別系統(tǒng)的性能。數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法有很多，包括隨機(jī)裁剪、隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、隨機(jī)翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)縮放等。

2.模型優(yōu)化：模型優(yōu)化可以提高識(shí)別模型的性能。模型優(yōu)化的方法有很多，包括超參數(shù)優(yōu)化、正則化、Dropout等。

3.集成學(xué)習(xí)：集成學(xué)習(xí)可以將多個(gè)弱學(xué)習(xí)器組合成一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器，從而提高識(shí)別系統(tǒng)的性能。集成學(xué)習(xí)的方法有很多，包括Bagging、Boosting、Stacking等。農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的評價(jià)與改進(jìn)

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)作為一種先進(jìn)的農(nóng)作物種質(zhì)資源識(shí)別技術(shù)，具有廣闊的應(yīng)用前景。然而，現(xiàn)有的農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)還存在一些問題，需要進(jìn)一步改進(jìn)。

一、農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的評價(jià)

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)是一種利用計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行智能識(shí)別的系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別出農(nóng)作物種質(zhì)資源的種類、品種、特性等信息，具有廣闊的應(yīng)用前景。

1.準(zhǔn)確性

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性是評價(jià)系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)。準(zhǔn)確性是指系統(tǒng)能夠正確識(shí)別出農(nóng)作物種質(zhì)資源的種類、品種、特性等信息。

2.速度

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的速度是指系統(tǒng)識(shí)別出農(nóng)作物種質(zhì)資源信息所需的時(shí)間。速度是評價(jià)系統(tǒng)性能的另一個(gè)重要指標(biāo)。

3.實(shí)用性

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)用性是指系統(tǒng)是否能夠在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮作用。實(shí)用性是評價(jià)系統(tǒng)性能的重要指標(biāo)之一。

二、農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的改進(jìn)

為了提高農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的性能，需要對系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)措施包括：

1.提升圖像采集技術(shù)

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)對圖像質(zhì)量的要求較高。圖像采集技術(shù)能夠直接影響到圖像的質(zhì)量。因此，可以對圖像采集技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)，以提高圖像的質(zhì)量。

2.改進(jìn)圖像處理算法

圖像處理算法是農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的重要組成部分。圖像處理算法能夠?qū)D像進(jìn)行預(yù)處理，以提取出農(nóng)作物種質(zhì)資源的特征信息。因此，可以對圖像處理算法進(jìn)行改進(jìn)，以提高特征提取的準(zhǔn)確性。

3.優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型

深度學(xué)習(xí)模型是農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的重要組成部分。深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)r(nóng)作物種質(zhì)資源的特征信息進(jìn)行學(xué)習(xí)，并做出識(shí)別決策。因此，可以對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化，以提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。

4.構(gòu)建系統(tǒng)安全保障體系

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)涉及到農(nóng)作物種質(zhì)資源的重要信息，因此需要構(gòu)建系統(tǒng)安全保障體系，以保障系統(tǒng)的安全性。系統(tǒng)安全保障體系可以包括身份認(rèn)證、數(shù)據(jù)加密、訪問控制等措施。

三、農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)具有廣闊的應(yīng)用前景。系統(tǒng)可以應(yīng)用于以下領(lǐng)域：

1.農(nóng)作物種質(zhì)資源收集與保存

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)可以幫助科研人員快速、準(zhǔn)確地識(shí)別出農(nóng)作物種質(zhì)資源的種類、品種、特性等信息，從而幫助科研人員收集和保存農(nóng)作物種質(zhì)資源。

2.農(nóng)作物種質(zhì)資源鑒定

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)可以幫助科研人員快速、準(zhǔn)確地鑒定出農(nóng)作物種質(zhì)資源的種類、品種、特性等信息，從而幫助科研人員進(jìn)行農(nóng)作物種質(zhì)資源鑒定。

3.農(nóng)作物種質(zhì)資源利用

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)可以幫助科研人員快速、準(zhǔn)確地識(shí)別出農(nóng)作物種質(zhì)資源的種類、品種、特性等信息，從而幫助科研人員利用農(nóng)作物種質(zhì)資源進(jìn)行育種、栽培等工作。

四、結(jié)論

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)是一種先進(jìn)的農(nóng)作物種質(zhì)資源識(shí)別技術(shù)，具有廣闊的應(yīng)用前景。然而，現(xiàn)有的農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)還存在一些問題，需要進(jìn)一步改進(jìn)。通過對系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，可以提高系統(tǒng)的性能，并擴(kuò)大系統(tǒng)的應(yīng)用范圍。第八部分農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的未來發(fā)展方向關(guān)鍵詞關(guān)鍵要點(diǎn)農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用推廣

1.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)可用于農(nóng)作物種質(zhì)資源的鑒定、分類和管理，幫助科研人員識(shí)別出優(yōu)良的種質(zhì)資源，為種質(zhì)資源的培育和利用提供技術(shù)支持。

2.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)可用于農(nóng)作物種質(zhì)資源的保護(hù)和利用，幫助科研人員識(shí)別出瀕危和珍稀的農(nóng)作物種質(zhì)資源，為這些資源的保護(hù)和利用提供技術(shù)支持。

3.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)可用于農(nóng)作物種質(zhì)資源的共享和交換，幫助科研人員快速識(shí)別其他科研單位或國家擁有的農(nóng)作物種質(zhì)資源，促進(jìn)全球農(nóng)作物種質(zhì)資源的共享和交換。

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化

1.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)目前還缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，導(dǎo)致不同科研人員和不同研究機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)無法互通互用，影響了農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的推廣和應(yīng)用。

2.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)需要通過標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，確保不同科研人員和不同研究機(jī)構(gòu)之間的數(shù)據(jù)互通互用，促進(jìn)農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的推廣和應(yīng)用。

3.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化，有助于提高農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性，為農(nóng)作物種質(zhì)資源的鑒定、分類、管理、保護(hù)、利用和共享提供更加可靠的技術(shù)支持。

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的普及教育和培訓(xùn)

1.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)是一項(xiàng)新興技術(shù)，目前還缺乏專業(yè)技術(shù)人員，需要加強(qiáng)農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的普及教育和培訓(xùn)，培養(yǎng)更多的專業(yè)技術(shù)人員。

2.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的普及教育和培訓(xùn)，可以幫助科研人員掌握農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的原理和方法，提高科研人員對農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用能力。

3.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的普及教育和培訓(xùn)，有助于提高農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的推廣和應(yīng)用，為農(nóng)作物種質(zhì)資源的鑒定、分類、管理、保護(hù)、利用和共享提供更加專業(yè)的人才支持。

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的研究與開發(fā)

1.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)是一項(xiàng)快速發(fā)展的新興技術(shù)，需要加強(qiáng)對農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的理論研究和技術(shù)開發(fā)。

2.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的研究與開發(fā)，可以幫助科研人員發(fā)現(xiàn)新的農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別方法，提高農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。

3.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的研究與開發(fā)，有助于推動(dòng)農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)作物育種中的應(yīng)用，為提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量提供更加先進(jìn)的技術(shù)支持。

農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的國際合作

1.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)是一項(xiàng)全球性的問題，需要加強(qiáng)農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的國際合作。

2.農(nóng)作物種質(zhì)資源智能識(shí)別技術(shù)的國際合作，可以