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文章介绍了人工智能发展历史和人工神经网络的工作特点,结合植物碳含量的影响因素和测量方法,集合两者特点,总结出建立一个给予植物碳含量预测的人工智能模型。在不久的将来,植物碳含量这一需要大量科研工作的数据结果可以直接通过人工智能模型来快速预测,从而节约大量的人力物力。
基于人工智能的植物碳含量模型的建立
【摘 要】
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文章介绍了人工智能发展历史和人工神经网络的工作特点,结合植物碳含量的影响因素和测量方法,集合两者特点,总结出建立一个给予植物碳含量预测的人工智能模型。在不久的将来,植物碳含量这一需要大量科研工作的数据结果可以直接通过人工智能模型来快速预测,从而节约大量的人力物力。
【机 构】
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福建农林大学机电工程学院
【出 处】
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新农业
【发表日期】
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2020年03期
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