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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
被引量：
17
1
作者
杨培岭
冯斌
任树梅
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第2期46-49,共4页
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...
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。
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关键词
人工神经网络
地上参数
根系发育参数
预报
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职称材料
题名
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
被引量：
17
1
作者
杨培岭
冯斌
任树梅
机构
中国农业大学
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第2期46-49,共4页
文摘
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。
关键词
人工神经网络
地上参数
根系发育参数
预报
Keywords
artificial
neural
network
factors
of
shoot
growing
factors
of
root
growing
prediction
分类号
S311 [农业科学—作物栽培与耕作技术]
TP18 [农业科学—农艺学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
杨培岭
冯斌
任树梅
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000
17
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