农业类大数据分类预测算法研究

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中文摘要：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.

外文标题：Research on Agricultural Big Data Classification and Forecast Algorithm

作者：

叶煜、李敏、文燕

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作者单位：

成都农业科技职业学院信息技术分院成都 611130

关键词：

农业大数据分类遗传算法极限学习机

基金：

成都农业科技职业学院院级科研项目成都农业科技职业学院院级科研项目成都农业科技职业学院院级科研项目

项目编号：

cny19-35cny19-34cny19-33

出版年：

2022

DOI：

计算机与数字工程

中国船舶重工集团公司第七0九研究所

CSTPCD

影响因子：0.355

ISSN：1672-9722

年,卷(期)：2022.50(3)