基于CNN-XGBoost模型的多類型棉花葉片病害識(shí)別

摘要：為提高棉花生產(chǎn)和質(zhì)量，需要對(duì)棉花葉片病害進(jìn)行及時(shí)和準(zhǔn)確的識(shí)別。然而，現(xiàn)有研究方法往往只能處理少數(shù)幾種常見(jiàn)的病害類型，而無(wú)法覆蓋更多的病害種類。本研究提出一種基于CNN-XGBoost模型的多類型棉花葉片病害識(shí)別方法，該方法能夠識(shí)別出21種不同的病害類型，涵蓋了細(xì)菌、真菌、病毒、營(yíng)養(yǎng)缺乏等多種因素導(dǎo)致的病害。首先，收集約1.2萬(wàn)張棉花葉片病害圖像樣本，構(gòu)建一個(gè)包含多種類型病害的數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理和增強(qiáng)操作，增加數(shù)據(jù)的多樣性和難度；其次，設(shè)計(jì)一個(gè)CNN模型，利用卷積層和池化層提取棉花葉片圖像的特征向量，將CNN模型的輸出作為XGBoost模型的輸入，使用XGBoost模型對(duì)特征向量進(jìn)行分類；最后，采用加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)作為優(yōu)化目標(biāo)，通過(guò)反向傳播算法更新CNN模型和XGBoost模型的參數(shù)。結(jié)果表明，本研究提出的CNN-XGBoost模型在21種類型棉花葉片病害上都能達(dá)到高精度的識(shí)別，平均準(zhǔn)確率達(dá)到0.98，遠(yuǎn)高于其他對(duì)比方法，為棉花生產(chǎn)者提供了一個(gè)實(shí)用和高效的植物病害診斷工具，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理棉花葉片病害，從而提高棉花產(chǎn)量。

關(guān)鍵詞：CNN-XGBoost；棉花葉片病害；多類型病害；加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)

中圖分類號(hào)：TP391.41" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1002-1302（2024）13-0205-09

棉花是世界上最重要的纖維作物之一，也是我國(guó)的主要經(jīng)濟(jì)作物之一［1］。棉花的生產(chǎn)和質(zhì)量受到多種因素的影響，其中，棉花葉片病害是一個(gè)重要的制約因素［2］。棉花葉片病害不僅會(huì)導(dǎo)致棉花葉片的脫落、枯萎、變色等現(xiàn)象，影響光合作用和養(yǎng)分吸收，還會(huì)降低棉花的抗逆性和產(chǎn)量，甚至造成棉花的死亡［3-5］。因此，及時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別和診斷棉花葉片病害，對(duì)于指導(dǎo)棉花的合理施肥、灌溉、病蟲害防治等農(nóng)業(yè)管理措施，提高棉花的生產(chǎn)效率和質(zhì)量，具有重要的意義。

棉花葉片是棉花植株的主要光合器官，也是病害發(fā)生的主要部位［6］。棉花葉片病害有多種類型，包括細(xì)菌、真菌、病毒、營(yíng)養(yǎng)缺乏等，每種類型又有多種不同的病原體和癥狀［7］。目前，棉花葉片病害的識(shí)別方法主要有2種：一是依靠人工觀察和經(jīng)驗(yàn)判斷，二是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別［8-10］。人工觀察和經(jīng)驗(yàn)判斷雖然簡(jiǎn)單易行，但存在諸多缺點(diǎn)，如主觀性強(qiáng)、易受環(huán)境因素干擾、耗時(shí)耗力、準(zhǔn)確性低等。而計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)則能夠克服這些缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)快速、客觀、準(zhǔn)確的棉花葉片病害識(shí)別［11］。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型在圖像處理領(lǐng)域的突出表現(xiàn)，基于CNN模型的植物病害識(shí)別方法也得到了廣泛的關(guān)注和研究［12-14］。

為實(shí)現(xiàn)自然條件下棉花病害圖像準(zhǔn)確分類，張建華等提出基于改進(jìn)VGG-16的病害識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)棉花的褐斑病、炭疽病、黃萎病、枯萎病、輪紋病、正常葉片的準(zhǔn)確區(qū)分［15］。劉海濤等設(shè)計(jì)了一種基于YOLO v4網(wǎng)絡(luò)的方法，能夠在復(fù)雜的自然場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)頂芽的位置和大小，檢測(cè)頂芽效果好于其他模型，且逆光環(huán)境對(duì)檢測(cè)影響?。?6］。為了解決棉花頂芽在田間密植環(huán)境下難以識(shí)別的問(wèn)題，陳柯屹等提出了一種改進(jìn)的快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，實(shí)現(xiàn)了大田環(huán)境下棉花頂芽的有效檢測(cè)，為棉花精準(zhǔn)打頂提供了技術(shù)支持［17］。

然而，現(xiàn)有基于深度學(xué)習(xí)的植物病害識(shí)別方法也存在一些問(wèn)題和不足。首先，多數(shù)研究只考慮了少數(shù)幾種常見(jiàn)的植物病害類型，而忽略了許多其他類型。這樣就無(wú)法滿足實(shí)際應(yīng)用中對(duì)多類型植物病害識(shí)別的需求。其次，多數(shù)方法只使用了單一的模型或算法進(jìn)行特征提取和分類。這樣就無(wú)法充分利用圖像數(shù)據(jù)中的多層次和多維度信息，也無(wú)法有效地處理圖像數(shù)據(jù)中的噪聲、變形、遮擋等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題和不足，本研究提出了一種基于 CNN-XGBoost 模型的多類型棉花葉片病害識(shí)別方法。主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)如下：

（1）本研究收集了一個(gè)包含22種不同類型棉花葉片病害的數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了約1.2萬(wàn)張高質(zhì)量的圖像樣本，覆蓋了細(xì)菌、真菌、病毒、營(yíng)養(yǎng)缺乏等多種原因引起的棉花葉片病害。

（2）提出一種基于CNN-XGBoost模型的多類型棉花葉片病害識(shí)別方法。首先使用CNN模型對(duì)棉花葉片圖像進(jìn)行特征提取，然后將提取的特征輸入XGBoost模型進(jìn)行分類。CNN模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的高層次語(yǔ)義特征，XGBoost模型能夠有效地處理特征之間的非線性關(guān)系和特征選擇問(wèn)題。

（3）設(shè)計(jì)加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)解決類別不平衡問(wèn)題的損失訓(xùn)練，給每個(gè)類別分配一個(gè)權(quán)重，使得少數(shù)類的損失更大，從而增加其分類的重要性。

1 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

1.1 圖像數(shù)據(jù)

首先，從棉田內(nèi)實(shí)際拍攝取得大量的棉花葉片圖片，包括正常和不同類型的病害。這些圖片可以反映棉花葉片在不同光照、角度、背景等條件下的真實(shí)情況，有利于提高模型的泛化能力和魯棒性。

其次，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)獲取部分棉花圖片對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充。這些圖片可以增加數(shù)據(jù)集的多樣性和數(shù)量，有利于提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

最后，經(jīng)過(guò)篩選后選取6 000張相關(guān)圖片作為初始數(shù)據(jù)集。這些圖片包括1 000張正常葉片和 5 000 張病害葉片，其中病害葉片按照4種疾病類型（細(xì)菌、病毒、真菌、營(yíng)養(yǎng)不足）進(jìn)行分類，圖1為可視化棉花葉片的圖像數(shù)據(jù)集。這些圖片可以覆蓋棉花葉片的主要特征和病害類型，有利于提高模型的識(shí)別能力和分類效果。

1.2 棉花葉片病害類型

棉花葉片病害對(duì)棉花的產(chǎn)量和品質(zhì)有重要的影響，也反映了棉花的生長(zhǎng)狀況和抗逆能力。通過(guò)對(duì)棉花葉片病害類型的研究，可以為棉花高效栽培提供參考依據(jù)［18］。然而先前工作未對(duì)具體疾病分類，且研究類型較少，本研究的棉花葉片病害分為以下4種類型：

（1）細(xì)菌性疾?。哼@類疾病是由細(xì)菌引起的，主要有葉斑、枯萎和軟腐等，細(xì)菌性疾病會(huì)導(dǎo)致葉子變色、枯萎、出現(xiàn)黑色或軟質(zhì)的斑點(diǎn)等。（2）病毒性疾病：這類疾病是由病毒引起的，主要有花葉、侏儒、畸形和卷曲等。病毒性疾病會(huì)導(dǎo)致葉子變形、變色、出現(xiàn)不規(guī)則的斑駁或突起等。（3）真菌性疾?。哼@類疾病是由真菌引起的，主要有銹斑、斑點(diǎn)、霉斑和腐敗等。真菌性疾病會(huì)導(dǎo)致葉子出現(xiàn)棕色或灰白色的粉末或斑點(diǎn)，或者導(dǎo)致葉子和棉桃腐爛等。（4）營(yíng)養(yǎng)缺乏性疾病：這類疾病是由缺乏某種營(yíng)養(yǎng)元素引起的，主要有氮、磷、硫、鎂、鈣、鉀、鐵、硼和鋅等。營(yíng)養(yǎng)缺乏性疾病會(huì)導(dǎo)致葉子變黃、變紅、變白或變小，或者導(dǎo)致植株生長(zhǎng)不良等。

根據(jù)以上類型，圖2為可視化21種棉花葉片病害類型，表1分析不同類型的詳細(xì)特征。

2 棉花葉片識(shí)別模型

2.1 模型概述

本研究提出一種結(jié)合CNN和XGBoost的混合模型， 用于多類型棉花葉片病害識(shí)別任務(wù)。模型的基本算法流程如圖3所示，模型的各個(gè)層次和工作流程如圖4所示。CNN-XGBoost模型主要由2個(gè)部分組成：特征提取器CNN和特征分類器XGBoost。

特征提取器CNN是一個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，用于從輸入圖像中自動(dòng)提取空間特征［19］。CNN由多個(gè)卷積層、激活層、池化層、歸一化層和丟棄層組成，每個(gè)層都有一些可訓(xùn)練的參數(shù)，如濾波器的大小、數(shù)量和步長(zhǎng)。

特征分類器XGBoost是一個(gè)集成學(xué)習(xí)模型，用于對(duì)CNN提取的特征進(jìn)行分類［20］。XGBoost是一種基于樹(shù)的算法，可以自適應(yīng)地調(diào)整樹(shù)的深度、分裂點(diǎn)和權(quán)重，以達(dá)到最優(yōu)的分類效果。

CNN-XGBoost模型的優(yōu)勢(shì)在于它可以充分利用CNN的特征提取能力和XGBoost的分類能力，同時(shí)避免了單一分類器的不足，如過(guò)擬合、噪聲干擾等。模型參數(shù)詳細(xì)設(shè)置見(jiàn)表2。

2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

CNN可以通過(guò)多層的卷積、池化、激活等操作，從圖像中提取不同層次的特征，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的分類、檢測(cè)、分割等任務(wù)［21］。采用CNN提取多類型棉花葉片病害的特征，分為以下步驟：

首先，將棉花葉片的圖像作為CNN的輸入，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，如縮放、裁剪、歸一化等，以適應(yīng)CNN的輸入格式。

然后，通過(guò)多個(gè)卷積層和池化層，對(duì)圖像進(jìn)行特征提取。卷積層可以使用不同大小和數(shù)量的卷積核，在圖像上滑動(dòng)，進(jìn)行局部感知和特征提取。卷積層的輸出是一個(gè)特征圖，表示圖像的局部特征。卷積層的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

a（l）i，j，k=∑M-1m=0∑N-1n=0∑P-1p=0w（l）m，n，p，kx（l-1）i+m，j+n，p+b（l）k。（1）

式中：a（l）i，j，k表示第l層第k個(gè)特征圖在（i，j）位置的激活值；w（l）m，n，p，k表示第l層第k個(gè)卷積核在（m，n，p）位置的權(quán)重值；x（l-1）i+m，j+n，p表示第l-1層第k個(gè)特征圖在（i，j）位置的輸入值；b（l）k是第l層第k個(gè)卷積核的偏置值；M、N、P表示卷積核的尺寸。

池化層是CNN的另一個(gè)重要組成部分，本研究使用最大值函數(shù)，對(duì)卷積層的輸出進(jìn)行降維和抽象。池化層的輸出也是一個(gè)特征圖，表示圖像的全局特征。池化層的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

a＾（l）i，j，k=max{x（l-1）m，n，k｜m∈［i，i+M），n∈［j，j+N）}。（2）

式中：a＾（l）i，j，k表示第l層第k個(gè)特征圖在（i，j）位置的激活值，{x（l-1）m，n，k｜m∈［i，i+M），n∈［j，j+N）}表示第l-1層第k個(gè)特征圖在（i，j）位置周圍的一個(gè)子區(qū)域，M、N表示池化窗口的尺寸。

最后，通過(guò)1個(gè)或多個(gè)全連接層，將提取出的特征向量進(jìn)行整合和映射，得到最終的特征表示：

a（l）i=sigmoid［∑J-1j=1w（l）i，jx（l-1）j+b（l）i］。（3）

式中：a（l）i表示第l層第i個(gè)神經(jīng)元的激活值；w（l）i，j表示第l層第i個(gè)神經(jīng)元和第l-1層第j個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)重；x（l-1）j表示第層第j個(gè)神經(jīng)元的輸入值；b（l）i表示第l層第i個(gè)神經(jīng)元的偏置值；J表示第l-1層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)。

2.3 XGBoost

XGBoost是一種基于GBDT的算法，也是一種基于推進(jìn)集成思想的加法模型，訓(xùn)練時(shí)采用前向分布算法進(jìn)行貪婪的學(xué)習(xí)，每次迭代都學(xué)習(xí)一棵CART樹(shù)來(lái)擬合之前t-1棵樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果與訓(xùn)練樣本真實(shí)值的殘差［22］。XGBoost對(duì)多類型棉花葉片病害進(jìn)行分類，本研究采用以下步驟：

首先，初始化一個(gè)常數(shù)作為第0棵樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果，通常是訓(xùn)練樣本真實(shí)值的均值或者對(duì)數(shù)概率。初始化的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

y＾（0）i==1n∑ni=1yi。（4）

式中：y＾（0）i表示第i個(gè)樣本在第0次迭代時(shí)的預(yù)測(cè)值；表示初始化常數(shù)；yi表示第i個(gè)樣本的真實(shí)值；n表示樣本總數(shù)。

然后，對(duì)于每一次迭代t（t=1，2，…，T），計(jì)算每個(gè)訓(xùn)練樣本的負(fù)梯度（殘差）作為新的響應(yīng)變量，并用這些新變量去擬合一棵CART樹(shù)。這棵樹(shù)由多個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)組成，每個(gè)節(jié)點(diǎn)有一個(gè)權(quán)重值。迭代的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

ri，t=l［yi，y＾（t-1）i］y＾（t-1）i；（5）

ft（xi）=wq（xi）。（6）

式中：ri，t表示第i個(gè)樣本在第t次迭代時(shí)的負(fù)梯度（殘差）；l表示損失函數(shù)；y＾（t-1）i表示第i個(gè)樣本在第p次迭代時(shí)的預(yù)測(cè)值；ft（xi）表示第t棵樹(shù)對(duì)第i個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值；wq（xi）表示第t棵樹(shù)中第i個(gè)樣本所屬葉子節(jié)點(diǎn)的權(quán)重值；q（xi）表示第t棵樹(shù)中第i個(gè)樣本所屬葉子節(jié)點(diǎn)的索引。

接著，為防止過(guò)擬合和增加模型的泛化能力，XGBoost在目標(biāo)函數(shù)中加入了正則項(xiàng)，并用泰勒公式對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行二階展開(kāi)。這樣就可以得到每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)權(quán)重值和每棵樹(shù)的最優(yōu)分?jǐn)?shù)。正則化和展開(kāi)的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

Obj（t）=∑ni=1l［yi，y＾（t）i］+∑ti=1Ω（fi）；（7）

Obj（t）≈∑ni=1{l［yi，y＾（t-1）i］+gifi（xi）+12hif2i（xi）}+Ω（ft）；（8）

Obj（t）≈∑Tj=1［（∑i∈Ijgi）wj+12（∑i∈Ijhi+λ）w2j］+γT；（9）

W*j=-∑i∈Ijgi∑i∈Ijhi+λ；（10）

Obj*=-12∑Tj=1（∑i∈Ijgi）2∑i∈Ijhi+λ+γT。（11）

式中：l表示損失函數(shù)；y＾（t）i表示第i個(gè)樣本在第t次迭代時(shí)的預(yù)測(cè)值；Ω是正則化項(xiàng)；fi是第i棵樹(shù)；gi和hi分別是損失函數(shù)的一階和二階導(dǎo)數(shù)；fi（xi）是第t棵樹(shù)對(duì)第i個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值；T是葉子節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)；Ij是第j個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)上的樣本集合；wj表示第j個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)的權(quán)重值，λ和γ是正則化參數(shù)。

最后，更新當(dāng)前模型，在原有模型的基礎(chǔ)上加上本次迭代學(xué)習(xí)到的樹(shù)，并乘上一個(gè)步長(zhǎng)（學(xué)習(xí)率）：

y＾（t）i=y＾（t-1）i+ηfi（xi）。（12）

式中：y＾（t）i表示第i個(gè)樣本在第t次迭代時(shí)的預(yù)測(cè)值；η表示學(xué)習(xí)率；fi（xi）是第t棵樹(shù)對(duì)第i個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值。

2.4 模型訓(xùn)練

為解決樣本不平衡或部分域不穩(wěn)定的問(wèn)題，設(shè)計(jì)加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)訓(xùn)練更新CNN-XGBoost模型參數(shù)，用于多類型棉花葉片病害識(shí)別任務(wù)。

假設(shè)有N個(gè)樣本，每個(gè)樣本屬于M個(gè)類別中的一個(gè)，用yic表示第i個(gè)樣本是否屬于第c個(gè)類別，用pic表示第i個(gè)樣本被CNN-XGBoost模型預(yù)測(cè)為第c個(gè)別的概率，用wk表示第c個(gè)類別的權(quán)重。那么加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)可以定義為：

L=-1N∑Ni=1∑Mc=1wkyiclnpic。（13）

為了最小化損失函數(shù)，需要對(duì)CNN-XGBoost模型的參數(shù)進(jìn)行梯度下降更新。CNN-XGBoost模型由2個(gè)部分組成：CNN部分和XGBoost部分。CNN部分由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層組成，用θ表示其參數(shù)。XGBoost部分由多棵CART樹(shù)組成，用T表示其參數(shù)。那么CNN-XGBoost模型的輸出可以表示為：

pic=σ［fc（xi；θ）+gc（xi；T）］。（14）

式中：fc是CNN部分的輸出函數(shù)，gc是XGBoost部分的輸出函數(shù)，σ是sigmoid函數(shù)。

為了更新CNN部分的參數(shù)θ，需要計(jì)算損失函數(shù)對(duì)θ的梯度：

Lθ=-1N∑Ni=1∑Mc=1wkyiclnpicθ。（15）

利用鏈?zhǔn)椒▌t，可以得到：

lnpicθ=1picpicθ=1picpicfcfcθ=pic（1-pic）fcθ。（16）

式中：fcθ可以通過(guò)反向傳播算法計(jì)算。

為了更新XGBoost部分的參數(shù)T，需要計(jì)算損失函數(shù)對(duì)T的梯度：

LT=-1N∑Ni=1∑Mc=1wkyiclnpicT。（17）

利用鏈?zhǔn)椒▌t，可以得到：

lnpicT=1picpicT=1picpicgcgcT=pic（1-pic）gcT。（18）

式中：gcT可以通過(guò)XGBoost算法計(jì)算。

根據(jù)梯度下降法則，可以得到參數(shù)更新公式：

θ=θ-αLθ；（19）

T=T-αLT。（20）

式中：α表示學(xué)習(xí)率。

通過(guò)反復(fù)迭代，直到損失函數(shù)收斂或達(dá)到最大迭代次數(shù)，就可以得到訓(xùn)練好的CNN-XGBoost模型，用于多類型棉花葉片病害識(shí)別任務(wù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 試驗(yàn)測(cè)試平臺(tái)

試驗(yàn)于2023年8月在我國(guó)華南地區(qū)的某棉花研究所進(jìn)行，測(cè)試平臺(tái)：處理器為Intel CoreTM i7-8750 CPU@ 2.20 GHz，操作系統(tǒng)為Windows 11，顯卡為NVIDIA GeForce RTX2060，8 GB顯存，64位系統(tǒng)。

訓(xùn)練環(huán)境：由Anaconda3創(chuàng)建，使用Python 3.7語(yǔ)言和Pytorch 1.4深度學(xué)習(xí)框架。

3.2 圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理

為擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)集圖片進(jìn)行了離線數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，包括翻轉(zhuǎn)、柔化、銳化和灰度等操作，如圖5所示。然后，使用labelImg軟件對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了標(biāo)注，選擇了PASAL VOC2007格式作為標(biāo)注格式，并用隨機(jī)函數(shù)將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，比例為 4 ∶1。

3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

根據(jù)精確率（P）、召回率（R）、F1分?jǐn)?shù)和準(zhǔn)確率（A）等評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)所提出的CNN-XGBoost模型進(jìn)行評(píng)估。為了評(píng)估不同類別之間的平衡性，本研究還計(jì)算了平均精度。精確率（P） 、召回率（R）、F1 分?jǐn)?shù)和準(zhǔn)確率（A）的計(jì)算公式如下：

P=TPTP+FP；（21）

R=TPTP+FN；（22）

F1分?jǐn)?shù)=2P×RP+R；（23）

A=TP+FNTP+TN+FP+FN。（24）

式中：TP表示真陽(yáng)性；TN表示真陽(yáng)性真陰性；FP表示假陽(yáng)性；FN表示假陰性。

3.4 評(píng)估指標(biāo)分析

圖6為可視化本研究模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的準(zhǔn)確率和損失。本研究模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率隨著訓(xùn)練批次的增加而逐漸提高，從約0.6增加到約0.98，表明該模型能夠有效地學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律。該模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率也隨著訓(xùn)練批次的增加而逐漸提高，從約0.1增加到約0.95，表明該模型具有較好的泛化能力，能夠適應(yīng)新的數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練集上的損失隨著訓(xùn)練批次的增加而逐漸降低，從約0.5降低到約0.1，表明該模型能夠有效降低預(yù)測(cè)誤差，提高分類性能。在測(cè)試集上的損失值也隨著訓(xùn)練批次的增加而逐漸降低，從約0.9降低到約0.1，表明該模型能夠避免過(guò)擬合，保持較好的穩(wěn)定性。

表3展示了不同模型的平均識(shí)別準(zhǔn)確率，從數(shù)據(jù)中可以看出，CNN-XGBoost模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的準(zhǔn)確率都是最高的，分別達(dá)到了0.98、0.93，說(shuō)明該模型具有很強(qiáng)的泛化能力和預(yù)測(cè)能力。此外，本模型相比于其他模型（如AlexNet、MobileNet v2、ResNet50、ResNet101、VGG16、VGG19），可以有效地降低過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)閄GBoost可以通過(guò)正則化項(xiàng)和剪枝技術(shù)來(lái)控制樹(shù)的復(fù)雜度。

本研究模型使用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)翻轉(zhuǎn)、銳化、柔化等變換，增加數(shù)據(jù)集的大小和多樣性，減少模型對(duì)噪聲和異常值的敏感性。表4展示了不同數(shù)據(jù)類型的識(shí)別準(zhǔn)確率對(duì)比，可以看出數(shù)據(jù)增強(qiáng)對(duì)CNN-XGBoost模型的準(zhǔn)確率有一定的提升作用。在數(shù)據(jù)增強(qiáng)的情況下，訓(xùn)練集和測(cè)試集的準(zhǔn)確率分別提高了0.03、0.04，達(dá)到了0.97、0.95，表明模型能夠更好地適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)變化，避免過(guò)擬合或欠擬合。

混淆矩陣是一種用于評(píng)估分類模型性能的工具，它顯示了模型對(duì)每個(gè)類別的預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際結(jié)果的對(duì)比?；煜仃嚨男斜硎緦?shí)際類別，列表示預(yù)測(cè)類別。對(duì)角線上的元素表示模型正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)，非對(duì)角線上的元素表示模型錯(cuò)誤預(yù)測(cè)的樣本數(shù)。由圖7可以看出，本研究模型在多類型棉花葉片病害識(shí)別任務(wù)上表現(xiàn)出了較高的準(zhǔn)確率和較低的誤差。對(duì)角線上的元素都是100以上，表明模型能夠正確識(shí)別出大部分的樣本。非對(duì)角線上的元素都是30以下，表明模型很少將一個(gè)類別誤判為另一個(gè)類別。

為更好地評(píng)估模型的性能，通過(guò)混淆矩陣計(jì)精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。由表5可知，每個(gè)類別的精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)都接近或達(dá)到了1，表明模型在每個(gè)類別上都有很好的性能，沒(méi)有明顯的偏差或不平衡。

4 結(jié)論

本研究提出了一種基于CNN-XGBoost模型的多類型棉花葉片病害識(shí)別方法，利用CNN提取棉花葉片圖像的特征，然后使用XGBoost分類器進(jìn)行多分類任務(wù)。在收集的棉花葉片病害數(shù)據(jù)集上進(jìn)行廣泛試驗(yàn)，與CNN、AlexNet、MobileNet v2、ResNet50、ResNet101、VGG16、VGG19等方法進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明，本研究提出的CNN-XGBoost模型在多種類型棉花葉片病害的實(shí)例上都能準(zhǔn)確識(shí)別，能夠充分利用圖像數(shù)據(jù)中的多層次和多維度信息，同時(shí)具有較強(qiáng)的魯棒性和泛化能力，為棉花種植業(yè)提供了一種準(zhǔn)確、低成本的病害診斷方法，有助于提高棉花的產(chǎn)量和質(zhì)量，促進(jìn)棉花產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

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