在我國的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)生活中,由于信息缺乏及農(nóng)民之間缺乏合作,抵御自然災(zāi)害和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的能力較差。將信息技術(shù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,能夠有效的解決以上問題。信息技術(shù)的應(yīng)用促進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精細(xì)化、科學(xué)化發(fā)展,最終能夠?qū)崿F(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。 農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展必須滿足“天時(shí)地利”條件,“天時(shí)”指的是氣象因素,也是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的很重要的因素之一。整個(gè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程是一個(gè)完整的系統(tǒng),是對(duì)氣候、地形、生物等自然資源的充分利用、調(diào)節(jié)、改造的過程,在這個(gè)系統(tǒng)中還要加入經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)因素、技術(shù)因素、政策因素等才能形成優(yōu)質(zhì)高收益的農(nóng)產(chǎn)品。因此在這個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)中,如何針對(duì)這些影響因素做出合適的農(nóng)業(yè)活動(dòng)是尤其重要的。 基于當(dāng)前農(nóng)業(yè)信息化的相關(guān)研究之上,本文嘗試通過計(jì)算機(jī)技術(shù)解決果實(shí)成熟期采摘效益問題。由于果實(shí)成熟階段,異常天氣對(duì)其經(jīng)濟(jì)效益的影響較大,如強(qiáng)降雨等。對(duì)于此類突發(fā)情況,一般可以通過提前采摘來減少果實(shí)損失。但是,由于果實(shí)的市場(chǎng)價(jià)值與其成熟情況密切相關(guān),而在強(qiáng)降雨天氣到來之前提前采摘又會(huì)影響其市場(chǎng)價(jià)值。本文針對(duì)異常天氣到來,首先根據(jù)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)果實(shí)成熟分布,然后詳細(xì)分析了影響收益的因素,提出了一種智能決策推薦算法,為果農(nóng)提供...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要工作
        1.3.1 論文主要研究內(nèi)容
        1.3.2 論文解決的關(guān)鍵問題
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第2章 相關(guān)理論研究
    2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概述及相關(guān)定義
        2.1.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表達(dá)
        2.1.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理
        2.1.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
    2.2 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
        2.2.1 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表達(dá)
        2.2.2 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理
        2.2.3 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于DBN的果實(shí)成熟分布預(yù)測(cè)算法研究
    3.1 MD-DBN算法思想
    3.2 MD-DBN學(xué)習(xí)及預(yù)測(cè)
        3.2.1 結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)
        3.2.2 參數(shù)學(xué)習(xí)
        3.2.3 推理預(yù)測(cè)
    3.3 本章小結(jié)
第4章 最優(yōu)采摘方案推薦算法研究
    4.1 收益因素分析
        4.1.1 自身因素
        4.1.2 成本因素
        4.1.3 經(jīng)濟(jì)價(jià)值因素
        4.1.4 突發(fā)天氣因素
    4.2 模型構(gòu)建與優(yōu)化
        4.2.1 相關(guān)定義
        4.2.2 約束條件
        4.2.3 最優(yōu)采摘方案推薦算法
    4.3 本章小結(jié)
第5章 模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建
    5.1 MD-DBN算法預(yù)測(cè)
        5.1.1 數(shù)據(jù)離散化處理
        5.1.2 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與參數(shù)學(xué)習(xí)
        5.1.3 推理預(yù)測(cè)
    5.2 最優(yōu)采摘方案推薦
        5.2.1 變量值確定
        5.2.2 模型構(gòu)建
        5.2.3 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
第6章 總結(jié)
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文



本文編號(hào)：3794241