神经网络在农业中的应用最早出现在什么时候

人工智能作为当今科技的前沿技术已经深入到各行各业之中，当下我们关注最多的还是人工智能为医疗、金融、工业带来怎样的变化，却忽视了人工智能在农业领域中的应用。事实上，从20世纪70年代开始，人工智能技术，特别是专家系统技术就开始应用于现代农业领域。根据联合国粮农组织预测，到2050年，全球人口将超过...

如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”;1975年日本的福岛设计的“认知机”(自组织多层神经网络)。电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑,来模拟人脑的相应功能。这五个部件是:(1)输入设备,模拟人的感受器(眼、耳、...

沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨（1943）基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算模型。这种模型使得神经网络的研究分裂为两种不同研究思路。一种主要关注大脑中的生物学过程，另一种主要关注神经网络在人工智能里的应用。一、赫布型学习 二十世纪40年代后期，心理学家唐纳德·赫布根据神经可...

神经网络的概念在20世纪40年代就已经出现了，但是直到20世纪80年代才有了实际应用。至于使用神经网络让人工智能能够识别出动物是在哪一年实现的，这个问题不太清楚。因为人工智能的应用范围非常广泛，其中有些应用可能是在很早之前就已经出现了，而有些则可能是在最近几年才得到广泛应用。可以具体针对某个...

神经网络在土木工程领域应用的首篇文献出现于1989年,随后大量的此类文章开始出现,这些文章绝大部分处理的是关于“模式识别和学习”的问题。随着采用梯度下降优化技术的误差反传(BP)学习算法的出现,以及对该算法的有效实施[2],神经网络成为解决土木工程和建筑管理领域问题的可行的有效工具。1神经网络的特征及其信息处理...

1958年。神经网络的研究始于20世纪40年代，但第一款神经网络感知机是在1958年由美国心理学家Frank Rosenblatt提出的。Rosenblatt的感知机是一个简单的二元线性分类器，用于对输入的数据进行分类。这款感知机被广泛应用于模式识别和机器学习领域，并为后续神经网络的发展奠定了基础。Rosenblatt的感知机模型灵感...

ANN在非线性校准与光谱数据处理等方面也有应用（Blank，1993；方利民等；2008）。而在模式识别中ANN应用最为广泛，如，Eiceman et al.（2006）利用遗传算法（是ANN的一种）对混合小波系数进行分类识别。目前，自组织特征映射（Self－organizing Feature Maps，SOFM）神经网络在高光谱影像的模式识别方面，国内...

神经网络分析法对财务危机进行预测虽然神经网络的理论可追溯到上个世纪40年代，但在信用风险分析中的应用还是始于上个世纪90年代。神经网络是从神经心理学和认识科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种并行分布模式处理系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。神经网络的结构是由一个输入层、...

叶宝莹在GIS的支持下,利用空间相关分析筛选出影响土地利用变化的主要因子,并利用空间多元线性回归函数求得研究区土地利用程度变化模型[21],目前应用较多的是将多种研究方法综合起来运用。Bryan C.Pijanowski 将 GIS 和神经网络结合起来研究土地利用转换模型(LTM),从空间上来模拟土地利用变化的复杂过程,这一模型把社会...

美国矿产资源评价预测广泛应用了包括GIS 在内的计算机信息处理技术，90 年代中后期，GIS 在矿产预测方面采用了多种数学模型，如模糊逻辑法、代数法、神经网络法，这些工作极大地推动和丰富了地学研究与 GIS的结合。2. GIS 未来发展趋势 从系统角度看，在未来的几十年内，GIS 将向着数据标准化 ( ...