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讲座时间：2021年10月13日13:30时

讲座地点：工B315

讲座对象：beat365官方网站师生

讲座摘要：随着计算机科学的发展以及云计算、大数据时代的到来，深度学习方法广泛应用于各个领域。长短时记忆网络(LSTM)是在深度神经网络RNN的基础上改进的一种人工神经网络。改进后的LSTM不仅继承了RNN在处理时间序列问题上的优势，而且解决了RNN梯度消失和梯度爆炸问题，具有更长期的记忆功能。

    为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失,局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题,以农业病虫害文本为研究对象。在农业领域将植物叶片病虫害发生问题转变为时间序列预测问题,利用LSTM网络来搭建病虫害发生预测模型。数据经过相应的预处理之后，建立LSTM模型的网络学习参数，根据预测性能指标对模型进行微调，完成植物病虫害的LSTM预测模型。