在Java开发的智能昆虫识别系统中，如何结合图像识别算法和机器学习技术来提高昆虫识别的准确率？请结合《基于Java林业昆虫智能识别系统开发指南》给出详细步骤和代码示例。

结合图像识别算法和机器学习技术提高昆虫识别准确率是昆虫智能识别系统开发的核心。在《基于Java林业昆虫智能识别系统开发指南》中，可以找到相关的详细步骤和理论支持。下面是一些关键的实施步骤：

参考资源链接：[基于Java林业昆虫智能识别系统开发指南](https://wenku.csdn.net/doc/3ddkyx5whv?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据预处理：包括图片的缩放、归一化等，以减少算法复杂度并提高训练效率。
2. 特征提取：使用图像处理技术提取昆虫图片的关键特征，这可能包括颜色、纹理、形状等。
3. 算法选择：选择合适的机器学习算法，如卷积神经网络(CNN)进行特征学习和分类。
4. 模型训练：使用已经标注好的昆虫数据集对算法进行训练，直到模型达到一定的准确率。
5. 模型评估与优化：通过交叉验证等方法评估模型性能，并通过调整参数优化模型。
6. 部署应用：将训练好的模型部署到Web端和移动端应用中，以便用户可以使用该系统进行昆虫识别。

以下是一个简化的代码示例，展示如何使用Java调用预训练的CNN模型进行昆虫图片识别（注意：实际应用中的代码会更复杂，并需要处理大量的数据和异常）：

***putationGraph;
import org.deeplearning4j.nn.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.zoo.PretrainedType;
import org.deeplearning4j.zoo.ZooModel;
import org.deeplearning4j.zoo.model.VGG16;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.VGG16ImagePreProcessor;

// 加载预训练的VGG16模型
ZooModel model = VGG16.builder().build();
ComputationGraph vgg16 = (ComputationGraph) model.initPretrained(PretrainedType.IMAGENET);

// 图片预处理
INDArray image = ... // 加载昆虫图片并转换为INDArray
VGG16ImagePreProcessor preProcessor = new VGG16ImagePreProcessor();
preProcessor.transform(image);

// 图像识别
INDArray output = vgg16.outputSingle(image);

// 获取预测结果
int predictedClass = OutputLayer.findClosestClass(output);

// 输出结果
System.out.println(

参考资源链接：[基于Java林业昆虫智能识别系统开发指南](https://wenku.csdn.net/doc/3ddkyx5whv?spm=1055.2569.3001.10343)