【摘 要】
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为了实现利用人工智能或机器学习方法提高农业生产效率,针对农业数据分析中特征提取和类别识别的问题,构建了一个基于深度神经网络的自动编码器,该网络不仅能够分析农业数据
【基金项目】
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江苏大学高级人才基金资助项目(14JDG040)
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为了实现利用人工智能或机器学习方法提高农业生产效率,针对农业数据分析中特征提取和类别识别的问题,构建了一个基于深度神经网络的自动编码器,该网络不仅能够分析农业数据的固有属性特征,还能自动学习潜在的高级特征.通过在自动编码器中引入了一个高斯核聚类模块,提出了一个新的损失函数反向调节整个网络训练,使其逐步实现聚类的结果,最终实现了一种新的基于自动编码器的高斯核模糊聚类方法(AE-KFC).该聚类方法是一种基于自动编码器的端到端深度神经网络学习方法.最后在农业小麦种子的数据集上进行了试验测试,相比其他的一些聚类
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