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目前苹果黑星病预测存在时效性差、预测结果拟合度较低的问题。提出一种基于自适应神经网络和时间序列方法的苹果黑星病预测模型,对不同参数量的相关性进行分析,通过特征选择方法确定重要感染时段,利用自适应神经网络（ANN）进行预测和分类。结果表明,该方法在苹果黑星病预测上具有准确率较高、速度较快的优势。
基于自适应神经网络的苹果黑星病预测模型研究
【摘 要】
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目前苹果黑星病预测存在时效性差、预测结果拟合度较低的问题。提出一种基于自适应神经网络和时间序列方法的苹果黑星病预测模型,对不同参数量的相关性进行分析,通过特征选择
【机 构】
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渭南师范学院物理与电气工程学院,渭南师范学院数学与信息科学学院
【出 处】
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中国农机化学报
【发表日期】
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2015年4期
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