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结合BP神经网络,优化神经网络算法,利用tensorflow构建神经网络,将数据代入进行100次训练,代入模型求出准确率,经过仿真后得到的结构具有有效性。通过改进的控制过程,实现草莓在光照、光周期、光质3个方面的最优控制,使红颜草莓在北方地区达到高产、高品质。
基于BP神经网络的温室草莓光照及光质控制分析
【摘 要】
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结合BP神经网络,优化神经网络算法,利用tensorflow构建神经网络,将数据代入进行100次训练,代入模型求出准确率,经过仿真后得到的结构具有有效性。通过改进的控制过程,实现草
【机 构】
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黑龙江大学电子工程学院
【出 处】
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黑龙江大学工程学报
【发表日期】
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2019年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61501176);黑龙江省自然科学基金资助项目(F2018025);国家级大学生创新实践项目“智农物联网平台”(201810212051);黑龙江大学2019年研究生创新科研资助项目
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