[发明专利]一种小麦生长期真菌毒素污染预测方法在审
| 申请号： | 201811227344.0 | 申请日： | 2018-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN109345024A | 公开（公告）日： | 2019-02-15 |
| 发明（设计）人： | 杨迎霞 | 申请（专利权）人： | 龙口味美思环保科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/02;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 牟炳彦 |
| 地址： | 265700 山东省烟*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种小麦生长期真菌毒素污染预测方法,包括：A.建立人工神经网络模型，统计影响小麦生长期真菌毒素污染的数据，作为人工神经网络输入；B.计算神经网络隐含层和输出层中神经元的输入、输出值，设立神经网络的训练样本和目标函数；C.以多阶光滑模为逼近度量估计神经网络逼近阶的范围，确定神经网络的函数逼近能力；D.通过自适应遗传算法对人工神经网络模型的网络结构和权重系数进行全局优化搜索，逼近拟合小麦生长期真菌毒素污染预测与影响因素的复杂函数关系，提高小麦生长期真菌毒素污染的预测精度。该方法具有较好的自适应性和鲁棒性，提高神经网络函数逼近能力，加强小麦生长期真菌毒素污染的预测精度，以便做好产前防控，确保小麦的质量安全。 | ||
| 搜索关键词： | 真菌毒素污染 小麦 神经网络 逼近 预测 人工神经网络模型 自适应遗传算法 函数逼近能力 计算神经网络 人工神经网络 神经网络函数 神经元 复杂函数 目标函数 权重系数 全局优化 网络结构 训练样本 影响小麦 影响因素 质量安全 自适应性 光滑模 鲁棒性 输出层 隐含层 度量 多阶 拟合 搜索 输出 统计 | ||
【主权项】：
1.一种小麦生长期真菌毒素污染预测方法，其特征在于，利用遗传算法优化人工神经网络的函数逼近，提高小麦生长期真菌毒素污染的预测精度，所述方法包括以下步骤：A.建立人工神经网络模型，统计影响小麦生长期真菌毒素污染的数据，作为人工神经网络的输入；B.计算神经网络隐含层和输出层中神经元的输入、输出值，设立神经网络的训练样本和目标函数；C.以多阶光滑模为逼近度量估计神经网络逼近阶的范围，确定神经网络的函数逼近能力；D.通过自适应遗传算法对人工神经网络模型的网络结构和权重系数进行全局优化搜索，逼近拟合小麦生长期真菌毒素污染预测与影响因素的复杂函数关系，提高小麦生长期真菌毒素污染的预测精度。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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