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基于性能改善深度信念网络的棉花病虫害预测方法
被引量:
4
1
作者
王献锋
丁军
朱义海
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2018年第10期1790-1797,共8页
针对与棉花病虫害发生相关的环境信息数据具有大容量、多样性的特点,提出一种基于环境信息和改进深度信念网络(MDBN)相结合的棉花病虫害预测模型。该模型由3层限制玻尔兹曼机(RBM)网络和1个BP网络组成。利用MDBN提取与病虫害发生相关的...
针对与棉花病虫害发生相关的环境信息数据具有大容量、多样性的特点,提出一种基于环境信息和改进深度信念网络(MDBN)相结合的棉花病虫害预测模型。该模型由3层限制玻尔兹曼机(RBM)网络和1个BP网络组成。利用MDBN提取与病虫害发生相关的特征变量,并利用BP神经网络进行病虫害预测。该方法的特点是将自适应学习率引入到DBN的无监督预训练阶段,并从训练数据批次的选择、参数调优的迭代周期以及在线学习训练等多个方面对MDBN的性能进行优化和改善,从而能够利用MDBN充分挖掘数据集中病虫害预测的特征向量,提高网络的预测精度。对实际棉花病虫害的预测结果表明,MDBN比传统预测模型具有更高的预测精度,是一种有效的农作物病虫害预测方法。
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关键词
病虫害预测
棉花环境信息
受限玻尔兹曼机
改进深度信念网络
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职称材料
题名
基于性能改善深度信念网络的棉花病虫害预测方法
被引量:
4
1
作者
王献锋
丁军
朱义海
机构
西京学院理学院
Tableau Software
出处
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2018年第10期1790-1797,共8页
基金
国家自然科学基金(61473237)
文摘
针对与棉花病虫害发生相关的环境信息数据具有大容量、多样性的特点,提出一种基于环境信息和改进深度信念网络(MDBN)相结合的棉花病虫害预测模型。该模型由3层限制玻尔兹曼机(RBM)网络和1个BP网络组成。利用MDBN提取与病虫害发生相关的特征变量,并利用BP神经网络进行病虫害预测。该方法的特点是将自适应学习率引入到DBN的无监督预训练阶段,并从训练数据批次的选择、参数调优的迭代周期以及在线学习训练等多个方面对MDBN的性能进行优化和改善,从而能够利用MDBN充分挖掘数据集中病虫害预测的特征向量,提高网络的预测精度。对实际棉花病虫害的预测结果表明,MDBN比传统预测模型具有更高的预测精度,是一种有效的农作物病虫害预测方法。
关键词
病虫害预测
棉花环境信息
受限玻尔兹曼机
改进深度信念网络
Keywords
disease and pest forecasting
cotton environmental information
restricted Boltzmann machine(RBM)
modified deep belief network(MDBN)
分类号
S435 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于性能改善深度信念网络的棉花病虫害预测方法
王献锋
丁军
朱义海
《浙江农业学报》
CSCD
北大核心
2018
4
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职称材料
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