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《中国农业大学》 2001年
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作物生育动态的全息协调神经网络研究

郭新宇  
【摘要】:针对作物产量形成中的“合理结构”、“合理动态”和作物生产中的调控决策等问题,于1997~1999年分别在北京市西郊农场和东北旺乡进行了水稻和冬小麦的小区试验和实地调查。在获取完整信息集的基础上,将作物多维全息协调理论和人工神经网络技术相结合对上述问题进行了初步探索,主要研究内容如下: 1.用β-P神经网络描述作物生育动态。通过选择β-P神经网络结构和改进训练算法,网络模型具有较高的拟合精度、收敛速度快和泛化能力强等特点。运用β-P网络可实现作物生育进程中单输入单输出、单输入多输出、多输入单输出和多输入多输出动态关系的描述。在此基础上,可进一步实现对作物生育动态的预测。 2.讨论作物生育动态特征的确认方法。首次提出“作用长度”的概念,并定义为某一生育状态指标集在某一时刻的状态量和时间值的结构作用平均作为生育动态的时空综合度量值,在此基础上对多维状态空间结构协调原理进行了完善,并提出了多维状态时空结构协调原理。 3.将作物多维全息协调理论与β-P神经网络加以结合,即应用全息协调神经网络去认识、解决作物生育的“合理动态”问题。以冬小麦为例,找到并映射出了产量和产量结构与生育动态的协调结构,依目标值对其生育动态进行协调优化。 4.应用全息协调神经网络对作物生产方案进行决策。分别以冬小麦和水稻为例,对其产量目标、生育动态和综合农艺措施进行了决策;并对水稻的决策方案进行了验证,结果证明了全息协调神经网络的准确性。
【学位授予单位】:中国农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:S311

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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8 曾剑;基于数据挖掘的钱塘江河口水沙运动规律研究[D];浙江大学;2011年
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10 李曼荔;求解组合优化问题的神经计算方法[D];电子科技大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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1 王敬轩;冯全;王宇通;邵新庆;;基于图像识别技术的豆科牧草分类研究[J];草地学报;2010年01期
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1 王敬轩;基于图像识别技术的豆科牧草分类研究[D];甘肃农业大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 田艳兵;;BP算法和PSO算法在神经网络中的研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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5 本报首席记者 任荃 实习生 史博臻;轨交“神经网络”触动创新神经[N];文汇报;2011年
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7 曹建兵 李祖兵 特约记者 何天进 本报记者 于莘明;给导弹植入“神经网络”[N];科技日报;2005年
8 谭薇;“潮湿计算机”:拥有人类智慧的超级大脑[N];第一财经日报;2010年
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1 郭新宇;作物生育动态的全息协调神经网络研究[D];中国农业大学;2001年
2 刘志祥;深部开采高阶段尾砂充填体力学与非线性优化设计[D];中南大学;2005年
3 戴雪龙;PET探测器神经网络定位方法研究[D];中国科学技术大学;2006年
4 马戎;智能控制技术在炼钢电弧炉中的应用研究[D];西北工业大学;2006年
5 文敦伟;面向多智能体和神经网络的智能控制研究[D];中南大学;2001年
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8 熊雪梅;参数化模糊遗传神经网络及在植物病害预测的应用[D];南京农业大学;2004年
9 李智;电站锅炉燃烧系统优化运行与应用研究[D];东北大学;2005年
10 王承;基于神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2005年
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1 杨立儒;基于神经网络的电路故障诊断的研究与实现[D];解放军信息工程大学;2010年
2 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
3 田鹏明;基于神经网络的振动主动控制研究[D];太原理工大学;2012年
4 姜宇;发动机裂解设备故障诊断技术的研究[D];吉林大学;2012年
5 邢远凯;基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用[D];浙江大学;2010年
6 高宝建;基于神经网络的月降水预报模型在洪泽湖的应用研究[D];南京信息工程大学;2012年
7 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
8 来建波;基于神经网络的路段行程时间预测研究[D];云南大学;2011年
9 闫超;基于BP神经网络的煤矿深埋硐室软岩流变参数反演分析[D];安徽理工大学;2011年
10 段成均;时滞神经网络稳定性分析[D];重庆交通大学;2011年
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