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人工神经网络与遗传算法相结合在作物估产中的应用——以吉林省米估产为例
张军涛; 李哲
2001
Source Publication生态学报
ISSN1000-0933
Volume021Issue:005Pages:716
Abstract在遗传算法(Genetic Algorithm)与误差反传(Back Propagation)网络结构模型相结合的基础上,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法,并对吉林省梨树和德惠县的玉米进行了估产研究,同时与BP算法和灰色系统理论模型进行了比较。经经验,计算值与实际值拉近,并优于灰色理论模型,具有良好的预测效果,从而为农作物估产提供了新方法。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/86502
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation中国科学院地理科学与资源研究所
First Author Affilication中国科学院地理科学与资源研究所
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GB/T 7714
张军涛,李哲. 人工神经网络与遗传算法相结合在作物估产中的应用——以吉林省米估产为例[J]. 生态学报,2001,021(005):716.
APA 张军涛,&李哲.(2001).人工神经网络与遗传算法相结合在作物估产中的应用——以吉林省米估产为例.生态学报,021(005),716.
MLA 张军涛,et al."人工神经网络与遗传算法相结合在作物估产中的应用——以吉林省米估产为例".生态学报 021.005(2001):716.
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