介绍小麦病害对农业生产的影响以及传统病害识别方法的局限性，阐述深度神经网络在图像识别领域的应用前景
明确通过深度神经网络实现小麦病害自动识别的研究目标和意义
详细说明研究结果对于提高小麦病害识别准确率、降低识别成本及提升农业管理水平的意义
概述本研究的主要内容，包括数据收集、模型训练、性能评估等关键环节
描述研究的整体思路，包括数据预处理、模型选择、参数调优等步骤
介绍本研究中所采用的深度神经网络模型（如CNN）的具体架构和算法细节
介绍论文各章节的内容安排和逻辑关系
强调本研究的创新之处，例如数据集的构建、模型的优化等方面
详细介绍小麦常见病害类型及其症状表现，为后续研究奠定基础
总结传统的病害识别方法及其优缺点，分析其在实际应用中的局限性
回顾深度学习在农作物病害识别中的应用案例和研究成果，分析其优势
指出现有研究中存在的不足，为本研究提供改进方向
论述本研究选题的科学依据和实际需求，进一步论证研究的必要性和紧迫性
概述深度神经网络的基本概念、工作原理和应用场景，为后续模型设计做铺垫
介绍几种常用的深度神经网络模型（如CNN），并分析其在病害识别中的适用性
详细介绍本研究中所采用的深度神经网络模型的具体架构，包括输入层、隐藏层和输出层的设计
详细说明模型参数的选择依据和优化策略，确保模型具备良好的识别性能
描述模型训练和验证的过程，包括数据集划分、损失函数选择、优化算法配置等细节
介绍数据集的获取途径，包括数据采集方法、数据来源和数据质量控制措施
详细描述数据预处理的方法和流程，包括图像增强、归一化等步骤
阐述数据集的标注方法和流程，包括标注标准、标注工具和质量控制措施
描述数据集的分割方法和比例，包括训练集、验证集和测试集的划分
总结数据集的特点和优势，包括样本数量、类别分布和图像分辨率等
详细描述实验设计的方法和步骤，包括实验环境、实验对象和实验方案
展示实验结果，并进行详细的定量和定性分析
对实验结果进行深入讨论，包括结果的合理性、稳定性和泛化能力等
进行不同模型或方法之间的对比实验，并分析其差异和优劣
展示实验结果的可视化图表，以便直观理解模型的识别性能
总结本研究的主要发现和结论
指出本研究的局限性和未来研究方向
展望未来可能的研究方向和改进措施