基于神经网络的玉米精准施肥决策系统

论文摘要

在高速发展的信息社会里,神经网络集成技术已经成为在国际神经计算界的一个非常有影响力的研究话题,因此,设计一种非常有效的神经网络集成的实现方法具有相当重要的理论和实际意义。因为神经网络集成方法从一定程度上不仅显著地提高了神经网络系统的的泛化能力,而且又相对于其他的神经网络方法,提高了计算的精度。所以,神经网络集成方法在各个领域被看做是一种非常高效的工程化神经计算方法。神经网络集成技术在精准农业中有很好的表现,精准施肥是精准农业当中最核心的部分,因此,设计出一个很好的神经网络集成技术是提高作物产量和减少成本的一种很好的途径。本文首先介绍神经网络技术以及神经网络集成的原理,另外,对我国目前精准农业的发展情况以及推广措施进行阐述,然后,结合我国的农业状况,设计一种基于神经网络的HLNEN算法,最后,通过实验以及对试验结果的分析证明HLNEN算法的有效性。

论文目录

• 提要
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的背景及其意义
• 1.2 本论文的主要研究工作
• 第2章 神经网络技术
• 2.1 神经网络理论概述
• 2.2 神经网络模型图
• 2.3 神经网络应用领域
• 2.4 神经网络集成
• 2.4.1 神经网络集成的思想来源
• 2.4.2 神经网络集成理论
• 第3章 精准施肥设计
• 3.1 精准农业描述
• 3.1.1 精准农业的必要性
• 3.1.2 精准农业在我国的应用现状
• 3.1.3 我国对精准农业的推广措施
• 3.2 精准施肥方案
• 3.3 本章小结
• 第4章 基于神经网络的HLNEN 算法
• 4.1 HLNEN 算法描述
• 4.1.1 个体网络的生成
• 4.1.2 神经网络的选择
• 4.1.3 混合线性及非线性结论的融合
• 第5章 实验结果分析
• 5.1 第一块地数据集的实验结果
• 5.2 第二块地数据集的实验结果
• 5.3 两块地之间测试结果
• 5.4 本章小结
• 第6章 总结和展望
• 参考文献
• 致谢
• 摘要
• ABSTRACT