基于参数化遗传神经网络的植物病害预测方法

来源 :农业机械学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：klzhang

【摘要】

：

将混合神经网络(PFNNFG) 技术应用于植物病害预测,其输入矢量含模糊分量,遗传算法优化配置各参数.变形Sigmoid函数用于不同的隐含层,构成参数化神经网络.网络的输入层引入模

【作者】

：

熊雪梅姬长英 Claudio Moraga

【机构】

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南京农业大学工学院,南京农业大学工学院,DepartmentofComputerScienceI

【出处】

：

农业机械学报

【发表日期】

：

2004年6期

【关键词】

：

植物病虫害防治参数化神经网络模糊集遗传算法 Plants Techniques of pest control Parametric neural

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将混合神经网络(PFNNFG) 技术应用于植物病害预测,其输入矢量含模糊分量,遗传算法优化配置各参数.变形Sigmoid函数用于不同的隐含层,构成参数化神经网络.网络的输入层引入模糊集合理论,使网络能处理语义变量.将PFNNFG和其他神经网络(如前向神经网络、径向基神经网络等)用于大豆基准问题进行分析比较,结果是PFNNFG在精度和训练速度上优于其他网络.将PFNNFG和前向神经网络用于2组黄瓜霜霉病数据,前者测试组的均方根误差小于后者.

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