农业类大数据分类预测算法研究
叶煜
李敏
文燕
成都农业科技职业学院信息技术分院 成都 611130
摘要：论文在分析的极限学习机和遗传算法的基础上,提出通过遗传算法选择最优染色体,获得优化的极限学习机输入权值和阈值,提高网络稳定性,降低数据分类误差的方法.算法测试结果表明,基于遗传算法的极限学习机对于特征点较多的农业类数据的分类性能有较大提高.
关键词：农业大数据分类遗传算法极限学习机
分类号：TP301(计算技术、计算机技术)
资助基金：成都农业科技职业学院院级科研项目(cny19-35)成都农业科技职业学院院级科研项目(cny19-34)成都农业科技职业学院院级科研项目(cny19-33)
论文发表日期：2022-03-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 468-470,475 )
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