基本信息

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文档摘要

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第一章项目背景与目标第二章数据采集与处理第三章模型开发与训练第四章试点应用与效果评估第五章系统部署与运维第六章总结与展望

01第一章项目背景与目标

项目背景介绍病害问题日益突出传统监测手段滞后人工智能技术提供新解决方案据统计，2022年中国水产养殖业因病害造成的经济损失超过500亿元人民币，其中鱼类、虾类和贝类为主要受灾对象。传统病害监测依赖人工经验，存在滞后性、主观性强等问题，难以满足现代养殖业对实时预警的需求。例如，某沿海地区因忽视早期病毒监测，导致养殖户在疫情爆发后72小时内才采取行动，损失率达60%。人工智能与大数据技术的成熟为病害预警提供了新的解决方案。本项目基于机器学