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卷积3092021
3华府可持续能源设计制造国际会议 |
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文章号 | 01162 | |
页数 | 11 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202130901162 | |
在线发布 | 2021年10月7日 |
卷积和滑动神经网络模型
一号计算机科学工程教授,GRIET,海得拉巴,Telangana,印度
2PG计算机科学工程学者GRIET印度特拉加那海得拉巴
3计算机科学工程教授,GRIET,海得拉巴,Telangana,印度
4计算机科学工程助理教授,GRIET,海得拉巴,Telangana,印度
*对应作者 :karunavenkatg@gmail.com
作物产量预测主要侧重于农业研究,这将对特定作物的进出口、定价和分配等决策产生重大影响。精确预测及时性很重要,但由于多复杂因素,这是一项困难任务。大米豆豆豆豆豆豆甘蔗、茶叶、棉花、绿屋、玉米和大豆等作物大都可用于预测作物产量考虑玉米数据集预测 美国13个州的产量作物开发与进化受到气候变化和不可预测性的强烈影响。预测收成前丰收将支持农民出售和存储作物农业涉及大数据集和知识过程天气构件、土壤构件、管理实践、基因类型及其交互作用等因素用于预测CornYield精确作物生长通常需要完全概述产量和所有这些交互变量之间的功能相关性,这就需要使用大数据集和复杂算法演示各种机器学习模型、深学习模型和人工神经网络算法用于预测深度神经网络模型,如卷积神经网络、Spiking神经网络和循环神经网络用来评估玉米产量CNN、RNN和SNN模型集成比个人模型性能强
关键字 :作物丰收/喷射神经网络/预测/循环神经网络
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