得益于計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,越來越多的生產(chǎn)模式已趨于現(xiàn)代化。不僅廣泛應(yīng)用到軍事、民事上,同時(shí)在農(nóng)業(yè)方面也取得了巨大的成功�，F(xiàn)代農(nóng)業(yè)不僅打破了傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)模式,更成為增加國民經(jīng)濟(jì)的有效途徑,有著無限的發(fā)展?jié)摿?計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和發(fā)展中的現(xiàn)象也越來越多。玉米是我國大規(guī)模種植的糧食作物之一,玉米的產(chǎn)量很大程度上是由土壤養(yǎng)分決定的,在傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,只能憑借經(jīng)驗(yàn)施肥來改善土壤養(yǎng)分,從而提高玉米產(chǎn)量,很多人因?yàn)椴涣私馔寥鲤B(yǎng)分對玉米產(chǎn)量的影響,從而錯(cuò)誤施肥,導(dǎo)致玉米產(chǎn)量降低。將預(yù)測模型技術(shù)運(yùn)用到土壤養(yǎng)分對玉米產(chǎn)量等級的影響中,不僅可以及早的根據(jù)情況施肥、追肥,還節(jié)約了大量的人力、物力。本文使用預(yù)測模型分析土壤養(yǎng)分對玉米產(chǎn)量等級的影響,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了玉米產(chǎn)量等級的預(yù)測系統(tǒng),并通過微信公眾號提供服務(wù)。其中主要研究內(nèi)容如下:1)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在吉林省農(nóng)安縣合隆鎮(zhèn)和開安鎮(zhèn)建立了農(nóng)田環(huán)境和作物生長監(jiān)測站,同時(shí)構(gòu)建玉米生長土壤的采集、存儲和分析處理系統(tǒng),創(chuàng)建土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)存儲的數(shù)據(jù)平臺,為后期的研究積累素材。2)運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的插補(bǔ)方法對缺失值進(jìn)行補(bǔ)全處理,根據(jù)處理結(jié)果建立土壤養(yǎng)分?jǐn)?shù)據(jù)庫。3)根據(jù)土...

【文章頁數(shù)】：47 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1數(shù)據(jù)庫使用流程圖

2.1數(shù)據(jù)獲取本文先對土地進(jìn)行分區(qū)，每10米*10米為一個(gè)單元，并對每個(gè)單元進(jìn)行標(biāo)號。再對每個(gè)單元土地的土壤進(jìn)行獲取，把所得土壤放入土壤成分分析儀中測得土壤中氮磷鉀養(yǎng)分的含量，最后再對各個(gè)單元玉米成熟時(shí)的產(chǎn)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，根據(jù)專家建議把玉米產(chǎn)量分為高低兩個(gè)等級，并把每個(gè)單元的....

圖2.2數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)圖

圖2.2數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)圖Fig.2.2Databasestructurediagram架構(gòu)共有三層，最上面一層是客戶端層，中間一層是核心服務(wù)層擎層，以下為各層的作用：層：負(fù)責(zé)客戶相關(guān)認(rèn)證與連接，包括當(dāng)?shù)豷ock通信以及部分依務(wù)端的某些工具完成的與tcp/ip相似的通....

圖2.3感知機(jī)Fig.2.3Sensor

的概率與不出現(xiàn)概率的比率。若一個(gè)事件發(fā)生的概率為p，那么該事件的幾率是p/（1-p），這個(gè)事件的對數(shù)幾率如公式（2.3）所示：logit=（2.3）所以對邏輯回歸而言，Y=1的對數(shù)幾率是自變量x的線性函數(shù)，如公式（2.4）所示。 lo||=（2.4）2.3....

圖2.4全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Fig.2.4Fullyconnectedneuralnetwork

=sigmoid函數(shù)如公式（2.6）所示：=gmoid代入后可得公式（2.7）：=網(wǎng)絡(luò)包含三部分，分別為：輸入層、隱藏層和輸入層，如圖2.4所示：經(jīng)元按照層來布局。最左端為輸入層，作用是使輸入數(shù)據(jù)導(dǎo)入；右端為輸出層，作用是使獲取模型的輸出結(jié)果。于輸入層和輸出層....

本文編號：3950257