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基于改进PSO-BP算法的中药材适生地选址研究 被引量:2

Research on Adaptive Area Selection of Chinese Herbal Medicine based on Improved PSO-BP Algorithm
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摘要 中药材品质的形成和环境因子有着密切的关系,以黄岑为例,分析其生境环境因子,根据不同地理位置的环境因子,结合生物适生地分析系统数据,通过构建改进的基于大数据的神经网络模型对其进行训练,从而找到收益最高的地理位置,挖掘更高的商业价值。 The environmental factors are closely related to the formation of the quality of Chinese herbal medicines.Taking Huangqi as an example,its environmental factors of habitat were analyzed.Based on the environmental factors of different geographical locations and the biophysical analysis of system data,the improved neural network model was constructed based on big data.By training the improved neural network model,the most profitable geographic location can be found and the higher business value can be accessed.
作者 祁萌 王艳 何若雪 QI Meng;WANG Yan;HE Ruoxue(School of Electronic Engineering,Chengdu Technological University,Chengdu 611730,China;School of Network and Communication Engineering,Chengdu Technological University,Chengdu 611730,China)
出处 《成都工业学院学报》 2019年第1期45-47,共3页 Journal of Chengdu Technological University
基金 成都工业学院企业专项基金项目(2018QY006)
关键词 神经网络模型 大数据 种植基地 生物适生地分析系统 neural network model big data planting base biological adaptive analysis system
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参考文献4

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共引文献24

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