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基于半监督学习结合最小二乘支持向量机的蝴蝶兰生长期最佳环境模型构建
1
作者
陈俞帆
白芮羽
+3 位作者
陈邦云
王华
敬勇
李亚硕
《农业工程》
2025年第4期38-42,共5页
蝴蝶兰是重要的观赏植物,生长环境对其生长发育具有显著影响。传统栽培方法多依赖经验,缺乏科学性和精准性。收集蝴蝶兰生长过程中的环境参数和生长状态指标,筛选关键特征,采用半监督学习结合最小二乘支持向量机方法,训练深度学习模型...
蝴蝶兰是重要的观赏植物,生长环境对其生长发育具有显著影响。传统栽培方法多依赖经验,缺乏科学性和精准性。收集蝴蝶兰生长过程中的环境参数和生长状态指标,筛选关键特征,采用半监督学习结合最小二乘支持向量机方法,训练深度学习模型用于预测蝴蝶兰生长最佳环境条件。通过自学习方法,模型能够从大量未标记样本中筛选出置信度高的样本,增加训练样本数量,提高模型的泛化能力和预测准确性。试验结果表明,当概率阈值设置为97%时,模型准确性最高,均方根误差3.974、决定系数0.975。该模型可为蝴蝶兰的科学栽培提供新的解决方案。
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关键词
半监督学习
最小二乘支持向量机
环境模型
蝴蝶兰
智慧农业
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题名
基于半监督学习结合最小二乘支持向量机的蝴蝶兰生长期最佳环境模型构建
1
作者
陈俞帆
白芮羽
陈邦云
王华
敬勇
李亚硕
机构
昆明统一生物科技有限公司
云南昊瀚软件信息
科技
有限
责任
公司
中国农业机械化科学研究院集团
有限公司
出处
《农业工程》
2025年第4期38-42,共5页
文摘
蝴蝶兰是重要的观赏植物,生长环境对其生长发育具有显著影响。传统栽培方法多依赖经验,缺乏科学性和精准性。收集蝴蝶兰生长过程中的环境参数和生长状态指标,筛选关键特征,采用半监督学习结合最小二乘支持向量机方法,训练深度学习模型用于预测蝴蝶兰生长最佳环境条件。通过自学习方法,模型能够从大量未标记样本中筛选出置信度高的样本,增加训练样本数量,提高模型的泛化能力和预测准确性。试验结果表明,当概率阈值设置为97%时,模型准确性最高,均方根误差3.974、决定系数0.975。该模型可为蝴蝶兰的科学栽培提供新的解决方案。
关键词
半监督学习
最小二乘支持向量机
环境模型
蝴蝶兰
智慧农业
Keywords
semi supervised learning
least squares support vector machine
environmental model
Phalaenopsis aphrodite
smart agriculture
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于半监督学习结合最小二乘支持向量机的蝴蝶兰生长期最佳环境模型构建
陈俞帆
白芮羽
陈邦云
王华
敬勇
李亚硕
《农业工程》
2025
0
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