基于神经元网络的农作物预测方法与装置

    公开(公告)号:CN103646299A

    公开(公告)日:2014-03-19

    申请号:CN201310705042.0

    申请日:2013-12-19

    Abstract: 本公开涉及一种基于神经元网络的农作物预测方法与装置。该方法包括建立神经元网络模型;设置样本函数学习参数;初始化连接权值、与隐层中各节点的激励阈值;根据样本函数和神经元网络模型计算神经元网络的输出误差;根据计算出的输出误差与所设置的样本函数学习参数判断学习过程是否结束;如果未结束,则修正连接权值与隐层中各节点的激励阈值,并继续计算神经元网络的输出误差,直至满足根据样本函数学习参数所设置的结束条件;如果结束,则输出对样本函数的学习结果,并根据学习结果对农作物的产量进行预测。本公开可以使预测的结果更能够反映农作物产量的真实情况。

    一种面向精细农业的加权空间模糊聚类方法和设备

    公开(公告)号:CN103678683A

    公开(公告)日:2014-03-26

    申请号:CN201310730716.2

    申请日:2013-12-26

    CPC classification number: Y02A40/12 G06F17/30705 G06Q50/02

    Abstract: 本发明公开了一种面向精细农业的加权空间模糊聚类方法和设备。所述方法包括以下步骤:1)根据输入的各个指标的数据,运用层次分析法(AHP)计算各个指标的权重系数,以获得总目标权重矩阵;2)根据输入的原始数据矩阵,利用所述总目标权重矩阵,建立模糊等价矩阵,并且根据不同的分类阈值,对模糊等价矩阵进行分类,以得到动态聚类视图;以及3)利用F统计量,计算最佳分类阈值和最佳分类数,并且对动态聚类视图进行分类,以得到动态聚类结果。

    一种农业领域知识本体的表示方法

    公开(公告)号:CN103678430A

    公开(公告)日:2014-03-26

    申请号:CN201210369767.2

    申请日:2012-09-26

    CPC classification number: G06N5/02

    Abstract: 一种农业领域知识本体的表示方法包括步骤:确定本体构建领域;获取相关知识体系;构建基于本体思想构建农业体系;确定农业本体的属性;构建农业本体的关系和函数;建立农业本体的公理;构造农业本体的实例。通过本发明,有效利用这些知识支持农业问题求解和决策支持,有利于构建专家系统,从而实现农业的智能化。

    动态资源调度方法与系统

    公开(公告)号:CN103701894A

    公开(公告)日:2014-04-02

    申请号:CN201310724083.4

    申请日:2013-12-25

    Abstract: 本公开涉及一种动态资源调度方法与系统。该方法包括提交节点接收网格用户提交的作业;所有网格资源节点周期性地更新本地资源状态信息与资源动态服务优先级值;提交节点根据网格用户所提交的作业和节点的资源动态服务优先级值确定服务实例池的初始节点;初始节点根据网格用户所提交的作业组建服务实例池;初始节点从服务实例池中选择运行网格用户所提交的作业的计算节点,并由所选择的计算节点运行网格用户所提交的作业;当计算节点完成所分配的任务时,将计算结果保存到存储资源节点并通知初始节点;初始节点在收到所有计算节点的完成通知后,将最终结果返回给提交节点,并由提交节点返回给网格用户。本公开充分利用了P2P与P2S各自的优势。

    多层次指标的投影寻踪动态聚类方法与装置

    公开(公告)号:CN103679539A

    公开(公告)日:2014-03-26

    申请号:CN201310724091.9

    申请日:2013-12-25

    Abstract: 本公开涉及一种多层次指标的投影寻踪动态聚类方法与装置。该方法包括根据领域与目标的不同构建多层次评价指标体系;确定多层次评价指标体系中指标的权重;对实时元组数据中的噪声进行处理;基于处理后的实时元组数据和指标的权重建立投影寻踪聚类模型;基于遗传算法和投影寻踪聚类模型对处理后的实时元组数据实现投影寻踪动态聚类。本公开可以快速、高效且客观地实现数据动态聚类。

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