通过冠层参数预报根系参数的人工神经网络模型

摘要

作物根冠之间存在一种复杂的内在联系,本文通过对人工神经网络理论的分析,尝试建立了一个能够描述作物根——冠间复杂变化的人工神经网络模型,旨在利用作物易获取的地上部参数推求难测取的地下部参数,同时考虑了不同水分环境对根冠发育的影响.本文利用精密的管栽试验为模型提供了足够的学习样本和检验样本.结果表明,本文建立的人工神经网络模型对描述根、冠间复杂的非线性关系方面具有相当高的精度和应用价值.