农业是我们国家的主要生计来源。 当前面临水资源短缺、供需失控的成本以及天气不确定性等挑战，农民必须配备智能农业。 尤其需要解决由于气候变化不确定、灌溉设施差、土壤肥力下降和传统耕作技术而导致作物产量低的问题。 机器学习就是一种用于预测农业作物产量的技术。 各种机器学习技术如预测、分类、回归和聚类被用来预测作物产量。 人工神经网络、支持向量机、线性和逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯是一些用于实现预测的算法。 然而，从可用算法池中选择合适的算法给研究人员带来了关于所选作物的挑战。 在本文中，对各种机器学习算法如何用于预测作物产量进行了调查。 已经提出了一种在大数据计算范式中使用机器学习技术预测作物产量的方法。
2021-12-20 18:27:56
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作物种内相互作用关系随生长和密度的变化规律，董传聪，吴凡，植物体的密度依赖(Density dependence)一直是生态学研究的焦点之一。植物密度依赖效应的实质是植物邻体间的正负相作用，且已有研究表明�
2021-12-01 14:08:50
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