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卷积161 2020
高效生产和处理国际会议 |
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文章号 | 01031 | |
页数 | 5 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202016101031 | |
在线发布 | 2020年4月15日 |
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16101031(2020年)
神经网络方法处理粮食作物产量实验数据
Smolensk国家农业学院214000,Smolensk,俄罗斯
*对应作者 :sng12@list.ru
农生态技术测试家用和外国播种的谷物品种,特别是冬三角工作,2015至2019年间Smolensk国家农业学院实验场,我们介绍处理用于构建神经网络模型实验数据的方法和结果神经网络应用解决对传统设计计算机和人都难的任务处理大容量实验数据、图像识别自动化、功能近似和预测神经网络包括分析神经元主题区和权值系数,检测冲突样本和异常值,数据正常化,确定神经网络教学所需样本数,提高数量不足时学习质量,并选择神经网络类型和基于输入神经元数分解初始数据处理技术 选择最优神经网络结构 与由非编译源数据创建神经网络相比 大量减少建模错误与神经网络合作所积累的经验显示令人鼓舞的结果,显示这个领域的前景,特别是描述过程时有大量变量为了验证生成神经网络模型,我们进行了计算实验,显示实践应用科学结果的可能性
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