本书运用深度机器学习等人工智能方法研究了农作物病虫害智能诊断及其在农业智能系统中的应用与实践。首先，分别围绕基于CT图像的籽种品质评价定级的人工智能方法、作物病害图像的病变识别预处理、病变模式识别的数值分析降维、病害图像模式半监督深度学习降维、病害图像模式监督深度学习降维和网络一体化识别的展开了深入探讨；拓展了机器学习特别是深度机器学习的理论和应用范畴，构造了基于机器学习的农业信息的智能分析处理的数据结构和算法范形；并将提出的理论和设计方法应用于工厂化果园生产场景的苹果病害图像识别预警领域并进行算。