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申请/专利权人：山东农业大学
摘要：本申请公开了一种基于桃园生产全过程监测的桃品质预测方法，涉及智慧农业技术领域，获取桃园内监控、采集、传输、用能和管理多源异构数据；进行桃园场地数据源特征选择和数据特征分析，对采集到的多源异构数据进行预处理；基于ENRA‑PSO‑BP神经网络算法进行训练预测，挖掘桃园多环境因素的耦合关系，拟合多环境因素与桃品质之间的非线性关系，构建桃品质预测模型。通过改进ENRA‑PSO‑BP神经网络算法构建基于多环境因素耦合的桃品质预测模型进行桃品质的预测，为桃园生产全过程的数字化管控和精细化管理提供有力支撑，助力桃园全产业链提质增效。
主权项：1.一种基于桃园生产全过程监测的桃品质预测方法，其特征在于，包括：获取桃园内监控、采集、传输、用能和管理多源异构数据；进行桃园场地数据源特征选择和数据特征分析，对采集到的多源异构数据进行预处理；基于ENRA-PSO-BP神经网络算法进行训练预测，挖掘桃园多环境因素的耦合关系，拟合多环境因素与桃品质之间的非线性关系，构建桃品质预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东农业大学 一种基于桃园生产全过程监测的桃品质预测方法
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