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首页> 外文会议>IASTED International Conference Applied Simulation and Modelling July 24-26, 2000, in Banff, Alberta, Canada. >Predicting bee flight activity using artificial neural networks
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Predicting bee flight activity using artificial neural networks

机译：使用人工神经网络预测蜜蜂的飞行活动

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For years honey bees have been used as pollution monitors. Because bees have a marvelous ability to forage for resources and return to a central location, one can collect important information about environmental quality from bees. Current methods for collecting such information, however, require expensive and timeconsuming fieldwork. This paper addresses these concerns by investigating the utility of using artificial neural networks to detect deviations in normal flight activity, indicating a change in the natural environment of the bees. The results demonstrate the effectiveness of artificial neural networks in predicting bee behavior and in signaling significant changes in recorded bee flight activity.
机译：多年以来，蜜蜂一直被用作污染监测仪。由于蜜蜂具有觅食资源并返回中心地带的出色能力，因此人们可以从蜜蜂那里收集有关环境质量的重要信息。然而，用于收集此类信息的当前方法需要昂贵且耗时的现场工作。本文通过研究使用人工神经网络检测正常飞行活动中的偏差（表明蜜蜂自然环境发生了变化）的实用性来解决这些问题。结果证明了人工神经网络在预测蜜蜂行为和信号记录蜜蜂飞行活动中的重大变化方面的有效性。

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