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作者：吕宗旺;刘珊珊;孙福艳;关智中;
单位：河南工业大学信息科学与工程学院;河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室;
摘要：传统小麦品种鉴别依赖人工识别和显微镜观察，存在主观误差和工作效率低下的问题。随着现代农业对高效、精准管理需求的增长，神经网络技术凭借其强大的特征提取与自主学习能力，在小麦品种鉴别中展现出显著优势。系统分析了现有算法(从人工神经网络(ANN)、卷积神经网络(CNN)及其变体到混合模型)在小麦品种鉴别中的应用进展。重点总结这些算法的优劣，分析了当前技术面临的挑战并展望未来研究方向(如优化神经网络模型和新算法引入等)，以期提升鉴别准确性，推动农业可持续发展。
关键词：小麦品种鉴别;;现代农业;;神经网络算法
基金资助：国家重点研发计划项目(2022YFD2100202)
