基于动态贝叶斯网络的果实成熟分布预测及采摘决策方案研究

发布时间：2023-04-19 21:28

　　在我国的农业生产生活中,由于信息缺乏及农民之间缺乏合作,抵御自然灾害和市场风险的能力较差。将信息技术应用到农业生产中,能够有效的解决以上问题。信息技术的应用促进农业生产精细化、科学化发展,最终能够实现农业可持续发展。 农业生产发展必须满足“天时地利”条件,“天时”指的是气象因素,也是农业生产中的很重要的因素之一。整个农业生产过程是一个完整的系统,是对气候、地形、生物等自然资源的充分利用、调节、改造的过程,在这个系统中还要加入经济因素、社会因素、技术因素、政策因素等才能形成优质高收益的农产品。因此在这个复杂的系统中,如何针对这些影响因素做出合适的农业活动是尤其重要的。 基于当前农业信息化的相关研究之上,本文尝试通过计算机技术解决果实成熟期采摘效益问题。由于果实成熟阶段,异常天气对其经济效益的影响较大,如强降雨等。对于此类突发情况,一般可以通过提前采摘来减少果实损失。但是,由于果实的市场价值与其成熟情况密切相关,而在强降雨天气到来之前提前采摘又会影响其市场价值。本文针对异常天气到来,首先根据动态贝叶斯网络预测果实成熟分布,然后详细分析了影响收益的因素,提出了一种智能决策推荐算法,为果农提供...

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文的主要工作
        1.3.1 论文主要研究内容
        1.3.2 论文解决的关键问题
    1.4 论文的组织结构
    1.5 本章小结
第2章 相关理论研究
    2.1 贝叶斯网络
        2.1.1 贝叶斯网络概述及相关定义
        2.1.2 贝叶斯网络表达
        2.1.3 贝叶斯网络推理
        2.1.4 贝叶斯网络学习
    2.2 动态贝叶斯网络
        2.2.1 动态贝叶斯网络表达
        2.2.2 动态贝叶斯网络推理
        2.2.3 动态贝叶斯网络学习
    2.3 本章小结
第3章 基于DBN的果实成熟分布预测算法研究
    3.1 MD-DBN算法思想
    3.2 MD-DBN学习及预测
        3.2.1 结构学习
        3.2.2 参数学习
        3.2.3 推理预测
    3.3 本章小结
第4章 最优采摘方案推荐算法研究
    4.1 收益因素分析
        4.1.1 自身因素
        4.1.2 成本因素
        4.1.3 经济价值因素
        4.1.4 突发天气因素
    4.2 模型构建与优化
        4.2.1 相关定义
        4.2.2 约束条件
        4.2.3 最优采摘方案推荐算法
    4.3 本章小结
第5章 模拟实验平台搭建
    5.1 MD-DBN算法预测
        5.1.1 数据离散化处理
        5.1.2 网络构建与参数学习
        5.1.3 推理预测
    5.2 最优采摘方案推荐
        5.2.1 变量值确定
        5.2.2 模型构建
        5.2.3 实验平台
第6章 总结
    6.1 论文总结
    6.2 工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间发表的论文



本文编号：3794241