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题名基于云计算的特色农庄平台设计与探讨
被引量：2
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作者
钱晔
孙吉红
彭琳
李文峰
周慧
陆国泉
汪惜今
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机构
云南农业大学基础与信息工程学院
云南省高校农业信息技术重点实验室
云南省科学技术院
云南农业大学新农村发展研究院
玉溪师范学院信息技术工程学院
成都信息工程大学大气科学学院
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出处
《计算机技术与发展》
2017年第2期174-177,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(31260292)
云南省自然科学基金(2012FD020)
+1 种基金
云南省教育科研基金项目(2015Y194)
云南省教育社会科学基金(2012C086)
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文摘
建立了基于云计算平台下的特色农庄智慧模型,以解决人们追求高品质、低碳生活的难题为目的。提出特色农庄的构思,采用LVQ神经网络算法构建虫情预测模型,解决特色农庄中的虫害问题;采用聚类算法构建蔬菜瓜果的价格预测模型,对各种蔬菜的价格进行预测。将虫情预测模型、特色农庄远程视频以及相关的信息搭建在云平台下,从而供顾客使用。实例分析结果表明:该平台的使用,增添了特色农庄的智能性,突显了农庄的特色,为绿色生活的全面实现奠定了坚实的基础。总之,基于云计算特色农庄的提出填补了信息化建设在农庄中应用的空白,缓减了城市白领高强度的生活节奏,引领了健康的生活方式。
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关键词
云计算平台
特色农庄
虫情预测模型
LVQ神经网络算法
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Keywords
cloud computing platform
characteristic farm
pest forecasting model
LVQ neural network algorithm
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名农作物虫情的模糊神经网络预测模型
被引量：2
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作者
贾花萍
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机构
渭南师范学院
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出处
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2013年第4期819-822,共4页
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基金
陕西省教育厅专项科研计划项目(11JK0480)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2011JM1010)
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文摘
利用BP神经网络建立的农作物虫情预测模型,其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差等缺点,可影响预测精度。为进一步提高预测精度,将人工神经网络与模糊系统结合,建立基于模糊神经网络的农作物虫情预测模型;并将该模型与基于BP神经网络算法的预测模型进行比较。结果表明,模糊神经网络的预测模型预测精确度比较高,训练速度比较快;该模型给农作物虫情预测提供了一种新方法。
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关键词
模糊神经网络
神经元
农作物虫情预测模型
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Keywords
fuzzy neural network
neuron
pest forecasting model
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分类号
S5-3
[农业科学—作物学]
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