寒地大豆水肥一体化知识模型的算法研究  

作　　者：许栩[1] 杨宇姝[2] 许晓强[2] 

机构地区：[1]中国人民大学信息学院,北京100872 [2]东北农业大学电气与信息学院,哈尔滨150030

出　　处：《活力》2012年第10期128-128,共1页Vitality

基　　金：黑龙江省青年科学基金项目资助（QC2009C87）和东北农业大学博士启动基金

摘　　要：为了寻求合理的水肥投入，综合气候条件、土壤肥力状况、大豆需肥规律和灌溉规律等多因素，深入研究灌水量和施肥量之间的耦合关系，采用一种规则易于提取的FMLP网络，通过FBP学习算法对网络参数和变量权值进行调整，构造初始水肥知识模型。为获得最优水肥—体化知识模型，采用改进IP算法缩小了网络的结构，降低网络的计算复杂度，加快了网络输出的响应速度。通过对大豆在不同农田重复进行种植实验，结果表明，该方法能够在不给定任何先验知识的条件下得到很准确的知识模型。

关 键 词：水肥—体化 IP算法 知识模型 网络结构 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]