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利用人工神经网络预报不同水分条件下作物根系发育参数

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【英文篇名】	Predicting the Growing Parameters of Crop Root Under Different Water Conditions by Using Artificial Neural Network Model
【下载频次】	★★★★
【作者】	杨培岭; 冯斌; 任树梅;
【英文作者】	Yang Peiling Feng Bin Ren Shumei (China Agricultural University; Beijing 100083);
【作者单位】	中国农业大学;
【文献出处】	农业工程学报 , TRANSACTIONS OF THE CHINESE SOCIETY OF AGRICULTURAL ENGINEERING, 编辑部邮箱 2000年 02期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	人工神经网络; 作物地上参数; 根系参数; 预报;
【英文关键词】	artificial neural network; factors of shoot growing; factors of root growing; prediction;
【摘要】	通过对人工神经网络理论的分析 ,建立了一个能够描述作物根——冠间非线性变化的模拟模型 ,利用植物地上部参数推求不同水分环境影响的地下根系参数。并通过改进 BP算法解决了全局寻优的问题。利用精密的管栽试验为模型提供了足够的学习样本和检验样本。结果表明 ,该文建立的人工神经网络模型对描述根、冠间复杂的非线性关系方面具有相当高的精度和应用价值
【英文摘要】	A simulating model of artificial neural network, which has the ability to describe the nonlinear relations between plant root and shoot, was established. The purpose was to calculate the growing factors of roots by using the parameters of shoot in the model. The identified BP method was also used for getting the optimization. Accurate test of potted cultivatation was conducted for offering enough training samples and testing samples to validate the model. The result indicated that the model of artificial ne...
【分类号】	S12
【正文快照】	人工神经网络的功能表现出在描述和表征自然界大量存在的非线性本质的形态、现象中具有其它学科难以比拟的优势[1] ,这也是人工神经网络在许多学术领域被广泛应用的原因所在。农业是一个集植物、环境、生态、土壤、气象等诸多学科为一体的大系统 ,由于各因素的交互作用 ,系统中

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