十种作物九种精度提升
通过压缩状态空间提升智能体效率，使分布式作物病害检测在数据不平衡的农业场景下获得稳健的性能提升。
Ruijun, Yue · 何亮 · Ye, Ruida · Jiajia, Wang · Yongke, Li · Tao, Bai · Gu, Shenghao · Jintai, Wang
Artificial Intelligence in Agriculture 2026
通过大幅压缩智能体的状态空间，提升计算效率。
与基线相比，在10种作物中9种准确率和召回率提高，且所有作物的精确率和F1分数均有提升。
利用深度Q网络智能体，基于当前环境和历史经验选择节点，从而缓解数据不平衡带来的问题。