基于土壤数据广度与深度模型的作物推荐算法

魏博识; 卢涛

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基于土壤数据广度与深度模型的作物推荐算法

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针对现有数值型作物推荐算法忽略了文本域数据对于作物推荐的指导性意义,无法挖掘数值域数据与文本域数据之间的内在关联,导致推荐模型预测精度较低的问题,提出了一种基于土壤数据广度与深度模型的作物推荐算法.对残缺、重复、不平衡的土壤数据进行数据预处理,采用数值归一化和向量嵌入的方法融合数值域数据与文本域数据,然后使用广度与深度模型联合训练的方法挖掘其内在关联,改进多分类激活函数实现多分类.实验结果表明:该方法的预测精度优于现有数值型作物推荐算法.

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来源
《武汉工程大学学报》 |2021年第4期|455-461|共7页
作者
魏博识; 卢涛;
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作者单位

智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学) 湖北武汉 430205;

武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉 430205;

智能机器人湖北省重点实验室(武汉工程大学) 湖北武汉 430205;

武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉 430205;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
土壤数据; 作物推荐; 广度与深度模型; 联合训练;

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