农业类大数据分类预测算法研究

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关键词：

来源：

CNKI

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//agri.nais.net.cn/topic/downloadFile/f46bcfcf-d4d3-4796-be04-7e8938b20d19

来源地址：

https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=3uoqIhG8C44YLTlOAiTRKibYlV5Vjs7iJTKGjg9uTdeTsOI_ra5_XTlwAXD_evc63jAF_ute4mkfcd7cD0bx5WRzPe0qy54E&uniplatform=NZKPT

资源所属：

智慧农业发展战略专题

类型：

学术文献

语种：

中文

原文发布日期：

2022-03-20

摘要：

论文在分析的极限学习机和遗传算法的基础上，提出通过遗传算法选择最优染色体，获得优化的极限学习机输入权值和阈值，提高网络稳定性，降低数据分类误差的方法。算法测试结果表明，基于遗传算法的极限学习机对于特征点较多的农业类数据的分类性能有较大提高。