用自组织人工神经网络预判昆虫适生区

本文运用Ｔ．Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织人工神经网络预判昆虫适生区，并以桔小实蝇作为研究对象，验证了该网络的可靠性。结果表明，神经网络方法性能良好，可望成为植检对象适生区预判的有效手段。     

运用自组织人工神经网络预报油菜菌核病

本文运用 T.Kohonen 自组织神经网络,根据扶风县油菜菌核病的多年积累资料,建立了该种农作物疾病流行趋势预测的计算机智能专家系统,预测成功率达100%。结果表明,该方法性能良好,可望成为农作物疾病流行趋势预报的有效辅助手段。     

人工神经网络在棉花烂铃病流行趋势预报中的应用

本文运用人工神经网络的一典型模型--“反向传播”模型，根据射阳县1980--1987年棉花烂铃病流行趋势资料，建立了烂铃病控制预报模型，经1980--1989年回报和1990--1991年预报，结果令人满意。     

对虾相对产量预测的人工神经网络模型

本文提出对虾相对产量预测的人工神经网络模型，并选取一组标样进行了具体研究，建立了渤海对虾相对产量预测的计算机智能专家系统。其预测精度较高，最大相对误差不超过２．２％，结果表明，神经网络方法性能较好，可望成为各种水产产量预测的有效的辅助手段。     

用自组织神经树鉴定小麦品种抗病性

本文运用自组织神经树鉴定小麦品种抗病性，并选取一组标样作为研究对象，结果与实际一致，结果表明，该方法性能良好，可望成为农作物品种抗病研究的有效手段。     

土壤侵蚀预报的自组织人工神经网络方法

本文提出了土壤侵蚀预报的自组织神经网络方法,并选取一组标样作为研究对象。预测成功率达100%,结果表明,该方法性能良好,可望成为土壤侵蚀预报的有效辅助手段。     

茶叶识别的人工神经网络方法

茶叶的品质包括色泽、香气、滋味、叶底等几个方面,其中人们对色泽最直观也最为敏感。更重要的是不同茶类的色泽差异大,对分类极为有利。另外,色是评定茶叶品质四大要素:色、香、味、形之首,见色一般就可知其品质优次。因而认识品质的特征之一——色泽进行分类是切实可行的。人工神经网络是八十年代兴起的一门非线性科学,它力图模拟人脑的一些基本特性,如自适应性、自组织性和容错性能,已应用于模式识别、系统辨识等领域,取得了很好的     

运用遗传程序设计预报油菜菌核病

本文运用遗传程序设计方法，根据陕西省扶风县油菜菌核病的多年积累资料，建立了该种农作物疾病流行趋势预测的计算机智能专家系统，预测成功率较高。结果表明，该方法性能良好，可望成为农作物疾病流行趋势预报的有效辅助手段。