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土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。 相似文献
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本文以数控机床加工中的螺纹铣削为例,对其具体应用进行分析,从而论证应用数控加工技术加工螺纹铣削。不但可有效提高产品质量,还提高了零件的生产效率。 相似文献
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结合通渭县的地理气候情况,以金银花在该地区的种植为例,探讨了现代化的农业种植技术在该地区金银花种植中的应用。在金银花种植的实际过程中,通渭县可以应用计算机技术建立该地区种植的数据库,为种植户提供有效的种植数据,通过组织培养与转基因技术,确保该地区金银花种植苗能够保存母本优良的性状,并提高其种植的品质,通过生物农药技术提高病虫害防治的有效性及安全性,促进该地区金银花种植的不断发展。 相似文献