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结合专家知识与神经网络建模农业环境胁迫

机器学习 2021-11-02 v1 人工智能计算机与社会

作者: Kostadin Cvejoski , Jannis Schuecker , Anne-Katrin Mahlein , Bogdan Georgiev

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摘要

本工作中我们将神经网络的表示学习能力与来自专家的农业知识相结合，以建模环境高温与干旱胁迫。我们首先设计确定性的专家模型作为基准，并为灵活的神经网络架构设计提供指导。最后，对后者的敏感性分析实现了将杂交种聚类为易感与抗性两类。

关键词

表示学习神经网络专家知识环境胁迫农业敏感性分析

引用

@article{arxiv.2111.00918,
  title  = {Combining expert knowledge and neural networks to model environmental stresses in agriculture},
  author = {Kostadin Cvejoski and Jannis Schuecker and Anne-Katrin Mahlein and Bogdan Georgiev},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2111.00918},
  year   = {2021}
}

备注

19 pages, Winners of the 2019 Syngenta Crop Challenge