基于深度置信网络的广西热带果树种植适宜度分析

• 作者: 庞奇华 秦亮曦 秦川 苏永秀
• 来源期刊: 新一代信息技术
• 关键词: 热带果树 种植适宜度分析 DBN RBM BPNN
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 页码范围: 17-24
• 页数: 8页
• 字数: 4834字
• 语种: 中文

摘要

对热带果树种植适宜度的研究不仅能够减少果农和企业的灾害损失,而且有利于广西区域今后热带水果产业的布局和发展.影响热带果树种植的相关环境因素繁多且复杂.针对该问题提出了一种基于深度置信网络分类模型,对热带果树种植适宜度进行评价的方法.该模型由多层受限玻尔兹曼机和一层反向传播神经网络所组成.它能够学习复杂环境因素之间的内在特征,从而提高分类准确率.利用来自广西50多个气象站点的4000多条气象数据和地理信息数据,对模型进行了测试.实验结果表明,DBN模型的平均分类准确率达到了95.15％,优于传统的支持向量机和反向传播神经网络模型.该研究可为热带果树种植适宜度的分析和评价提供技术参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦亮曦	广西大学计算机与电子信息学院	43	334	10.0	17.0
2	苏永秀		22	310	11.0	17.0
3	秦川		3	0	0.0	0.0
4	庞奇华	广西大学计算机与电子信息学院	1	0	0.0	0.0