文章标题：EPG波形智能识别分析研究进展

文章作者：吴莉莉1** 曾凡康1 邢玉清1 李文强1 李静静2 何海芳2 闫凤鸣2***
关 键 词：EPG技术；刺吸式昆虫；人工智能；波形自动识别和统计分析；机器学习；深度学习
文章摘要：

刺吸电位技术（Electrical penetration graph，EPG）是一种用来记录植食性刺吸式昆虫在寄主植物上取食行为的电生理技术。通过对EPG波形的分析，可以识别昆虫在植物不同组织中的取食行为。然而，面对EPG波形数据中的噪声、不同类别波形之间的微小差异以及波形发生的确切时间，研究者需要耗费大量时间和精力进行波形判读和标记。随着人工智能技术的发展，尤其是机器学习和深度学习的引入，EPG波形的高效识别与准确分析的自动化和智能化逐步变为现实。人工智能技术能够快速从大量复杂的EPG波形中提取出有用信息并识别出昆虫的具体取食行为，为EPG技术的智能化发展提供了技术支撑。本文详述了到目前为止EPG波形自动识别和参数统计分析的研究进展，展望了未来EPG技术与人工智能结合的应用前景，期望为EPG技术的智能化发展提供一些借鉴。