国赛优秀论文-自组织人工神经网络在棉花烂铃病流行

资 源 简 介

国赛优秀论文-自组织人工神经网络在棉花烂铃病流行

详 情 说 明

这篇文章探讨了如何利用自组织人工神经网络(SOM)来预测棉花烂铃病的流行趋势。棉花烂铃病是影响棉花产量的重要病害之一，准确预测其流行对农业生产具有重要意义。

文章首先分析了传统的病害预测方法存在的局限性，如统计模型对非线性关系的处理能力不足。然后重点介绍了自组织神经网络的特点，这种无监督学习算法能够自动发现输入数据中的模式，特别适合处理复杂的农业病害数据。

在模型构建方面，作者详细说明了如何选择输入变量，包括气象因素、土壤条件和历史病害数据等。通过SOM的网络训练过程，系统能够将这些多维数据映射到二维平面，形成病害风险的拓扑分布图。

研究结果表明，相比传统方法，自组织神经网络在预测准确性和鲁棒性方面都有显著提升。该方法不仅能够预测病害发生的可能性，还能识别出高风险区域，为精准农业管理提供决策支持。

最后，文章讨论了该技术的推广价值和未来发展方向，包括与其他机器学习算法的融合，以及在移动端的应用前景。这项研究为农业病害预测提供了新的技术思路，具有重要的实践意义。