【摘 要】
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通过自适应神经网络对大量实验数据(太阳辐射、空气湿度)的学习,得到学习后的作物需水量模糊系统的隶属度函数和模糊规则,所建立的Sugeno型模糊推理系统通过与自适应技术的结
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通过自适应神经网络对大量实验数据(太阳辐射、空气湿度)的学习,得到学习后的作物需水量模糊系统的隶属度函数和模糊规则,所建立的Sugeno型模糊推理系统通过与自适应技术的结合,使建立的模糊模型很好地匹配了输入数据.该模糊模型能很好地解决需水量多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,对精确灌溉和节水农业不仅有一定的理论意义,更具有巨大的实用价值.
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