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1.
基于机器学习的农作物产量预测研究综述
张向君
陈优良
肖钢
《安徽农学通报》
2021,27(3):117-119,134
人口的持续增长对农业系统的压力越来越大,产量预测能够为农作物的合理规划与种植提供指导.随着数据科学与计算机软硬件的发展,机器学习凭借其对复杂性、非线性问题的处理能力,在数据分析、农业病虫害识别、模式识别中表现良好,被逐渐应用于农作物产量预测中.该文以当前农作物产量预测为背景,概述了机器学习的主要算法,在归纳国内外研究进展的基础上,综合分析当前基于机器学习的农作物产量预测方法,并讨论了不同方法特点和精度.
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