实例介绍
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【核心代码】
Contents
1 Introduction 1
1.1 Problem Restatement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Literature Review . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.3 Our Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.4 Data Cleaning/Preprocessing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2 Assumptions and Nomenclature 3
2.1 Photo/Video Submission of Reported Insect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.2 Distinctive Features of Vespa mandarinia versus Look-alike Species . . . . . . . . . . 4
2.3 Location and Life Cycle of Vespa mandarinia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.4 Probability of Misclassification with Zero Information . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
3 Image Classification 5
3.1 K-Means Clustering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
3.2 Convolutional Neural Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
4 Semantics Analysis 11
5 Spatial and Temporal Pest Spread Analysis 12
6 Model Unification Equation 13
7 Results and Discussion 14
7.1 Discussion of Spread Over Time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
7.2 Results of Sighting Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
7.3 Prioritizing Investigation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
7.4 Evidence for Eradication . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
8 Sensitivity Analysis 17
9 Model Evaluation 18
9.1 Strengths . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
9.2 Weaknesses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
10 Conclusion and Updating the Model for Future Work 20
11 Memorandum to the Washington State Department of Agriculture 21
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