y - JOUR A2 - Grossi, Marco AU - Yang, Ling AU - Sarath Babu, V. AU - Zou, Juan AU - Cai, Xu灿AU - Wu, Ting AU - Lin，Li PY - 2018 DA - 2018/10/28 TI -基于DBN-SOFTMAX SP - 6025381vl - 2018 AB的农业投入智能监控系统的开发开发了智能监控系统，实现了农产品投入品理化参数的实时在线采集，准确预测投入品品种。首先，利用自主研发的监控设备，实现对输入的理化参数的实时采集、格式转换和预处理，并与云平台服务器进行实时通信;在此过程中，采用LoRa技术解决了长距离、低功耗和多节点环境之间的无线通信问题。其次，利用深度置信网络(DBN)模型学习输入产品的无监督理化参数并提取输入特征;最后，将这些输入特征应用于softmax分类器，建立分类模型，准确预测农业投入品品种。结果表明，该系统对6种农药、化肥等农业投入品进行预测时，预测精度可达98.5%。因此，该系统可以有效地监控农资品种，并实时使用，确保可追溯信息的真实性和准确性。SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2018/6025381 DO - 10.1155/2018/6025381 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi KW - ER -