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人工神经网络在农业上的应用
日期:2016年12月22日
作者:牛曼丽

人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型,具有自学习、自组织和自适应的特点,通过对有代表性的样本进行学习掌握学习对象的内部规律,从而在一定程度上克服信息量大的问题,弥补传统方法的不足,但要确保样本的数量达到训练的要求。

最近十多年来,人工神经网络的研究工作不断深入,已经取得了很大的进展,其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题,表现出了良好的智能特性。

在农业领域,人工神经网络结合专家系统被应用在分类、评价、预测和建模等很多领域,并且发挥了重要作用。例如,对玉米籽粒进行分类,先提取玉米籽粒图像的特征参数作为输入变量,并将玉米籽粒种类作为输出变量,通过神经网络进行训练和分类,分类的准确率能够满足需求。人工神经网络技术在预测和建模方面也显示了较好的应用潜力。这种非线性映射的数字模型,比较适宜解决农业领域中许多难以用常规数学方法表达的复杂问题。利用人工神经网络将每日最高和最低气温、光周期、栽种期或开花期作为输入变量,预测大豆开花期和生理成熟期,或利用上旬土壤墒情值、降雨、光照、ET等值作为输入变量,预测下一时段的土壤墒情值等等。

但需要注意的问题是,不是所有问题都能用人工神经网络解决,用一般的计算和分析方法不能解决的情况下再考虑应用人工神经网络。

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