【摘 要】
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准确预测小麦赤霉病流行程度,可以科学合理地预防小麦赤霉病。利用陕西渭南地区小麦赤霉病的历史数据,以影响赤霉病发生的气象因子作为预测因子,病穗率作为赤霉病流行程度,将
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准确预测小麦赤霉病流行程度,可以科学合理地预防小麦赤霉病。利用陕西渭南地区小麦赤霉病的历史数据,以影响赤霉病发生的气象因子作为预测因子,病穗率作为赤霉病流行程度,将量子遗传算法引入神经网络训练过程,构造神经网络的量子优化算法,对小麦赤霉病进行预测。与传统BP神经网络相比,量子优化算法预测结果更接近于实际值,且误差较小,其收敛精度、收敛速度显著提高,同时避免陷入局部极小的缺点,达到了很好的预测效果。可见,基于神经网络的量子优化算法预测小麦赤霉病远优于BP算法,可作为一种新方法用于小麦赤霉病预测。
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