【摘 要】
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为解决作物精准施肥量确定这一难题,提出了一种新的基于神经网络集成的精准施肥量确定方法.在该方法中,采用回放取样生成神经网络个体集合,通过给出一种神经网络相似度度量标
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,符号计算与知识工程教育部重点实验室（吉林大学）,吉林农业大学信息技术学院
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为解决作物精准施肥量确定这一难题,提出了一种新的基于神经网络集成的精准施肥量确定方法.在该方法中,采用回放取样生成神经网络个体集合,通过给出一种神经网络相似度度量标准,用聚类算法AP从神经网络个体集合中选出一组精度高、多样性强的网络个体;进而形成分别用拉格朗日乘子和预测有效度法线性集成所选个体的算法LME和FEME.在基准数据集上的实验结果表明：在精度方面,算法LME要明显优于算法FEME和算法BSN（单个最优神经网络算法）,且LME具有较好的泛化能力.最后在确定精准施肥量方面,对算法LME进行了实际应用
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