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摘要:
结合粗糙集理论和神经网络在信息处理方面的优势,构建了基于粗糙集理论和人工神经网络相结合的农业病虫害诊断方法的模型;建立了粗糙BP神经网络模型用于诊断推理,引入附加动量法和自适应学习速率法对传统BP神经网络算法进行改进,有效提高了平台的运行效率.同时,以葡萄病害诊断为例,对模型功能以及性能进行检验,结果表明:所建模型与葡萄病虫害诊断专家系统的诊断结果一致,具有较高的实用性、通用性和灵活性.
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文献信息
篇名 粗糙神经网络在农业病虫害诊断中的应用
来源期刊 农机化研究 学科 工学
关键词 粗糙集理论 动态诊断 葡萄病害 BP神经网络
年,卷(期) 2009,(11) 所属期刊栏目 新技术应用
研究方向 页码范围 197-199
页数 3页 分类号 TP183
字数 3283字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集理论
动态诊断
葡萄病害
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农机化研究
月刊
1003-188X
23-1233/S
大16开
黑龙江哈尔滨市哈平路156号
14-324
1979
chi
出版文献量(篇)
14318
总下载数(次)
39
总被引数(次)
94283
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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