利用人工神经网络预报不同水分条件下作物根系发育参数

被引：19

作者：

杨培岭

冯斌

任树梅

机构：

[1] 中国农业大学

来源：

农业工程学报 | 2000年 / 02期

关键词：

人工神经网络; 作物地上参数; 根系参数; 预报;

D O I：

暂无

中图分类号：

S12 [农业物理学];

学科分类号：

摘要：

通过对人工神经网络理论的分析 ,建立了一个能够描述作物根——冠间非线性变化的模拟模型 ,利用植物地上部参数推求不同水分环境影响的地下根系参数。并通过改进 BP算法解决了全局寻优的问题。利用精密的管栽试验为模型提供了足够的学习样本和检验样本。结果表明 ,该文建立的人工神经网络模型对描述根、冠间复杂的非线性关系方面具有相当高的精度和应用价值

引用

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