［摘要］近年來，隨著計算機(jī)硬件和軟件的迅速發(fā)展，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理技術(shù)得到了迅速應(yīng)用，應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷的擴(kuò)展?，F(xiàn)如今人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅在各工程領(lǐng)域中得到廣泛的應(yīng)用，而且也成為在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)勞動自動化的重要途徑。本文針對BP網(wǎng)絡(luò)模型及其算法進(jìn)行了分析研究，并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)工程研究中的應(yīng)用狀況進(jìn)行了綜述，最后對未來的發(fā)展進(jìn)行了展望。

［關(guān)鍵詞］BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)農(nóng)業(yè)工程農(nóng)業(yè)管理農(nóng)業(yè)決策

一、引言

采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的信息處理技術(shù)，以其較強(qiáng)的計算性和學(xué)習(xí)性，現(xiàn)如今已經(jīng)在各工程領(lǐng)域內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用。隨著科技不斷的發(fā)展和研究的不斷深入，農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中采用的傳統(tǒng)分析和管理的方法已經(jīng)不能滿足農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域快速發(fā)展的需要。在農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可在一定程度上可彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法的不足，現(xiàn)已成為實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的一個重要途徑。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)已在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)得到廣泛的應(yīng)用，從作物營養(yǎng)控制、作物疾病診斷、產(chǎn)量預(yù)測到產(chǎn)品分級，顯示了巨大的潛力，并正以很快的速度與生產(chǎn)實(shí)際相結(jié)合。目前應(yīng)用比較多的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可通過學(xué)習(xí)以任意精度逼近任何連續(xù)映射，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與科研中展示出了廣闊的應(yīng)用前景。

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡化和模擬的一種信息處理系統(tǒng)，具有很強(qiáng)的信息存貯能力和計算能力，屬于一種非經(jīng)典的數(shù)值算法。通常可分為前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropugation Neura1 Network)是一種單向傳播的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可通過連續(xù)不斷的在相對于誤差函數(shù)斜率下降的方向上計算網(wǎng)絡(luò)權(quán)值以及偏差的變化而逐漸逼近目標(biāo)值，每一次數(shù)字和偏差的變化都與網(wǎng)絡(luò)誤差的影響成正比，并以反向傳播的方式傳遞到每一層，從而實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖所示，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分為輸入層、中間層(隱含層)和輸出層，其中輸入和輸出都只有一層，中間層可有一層或多層。同層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)之間沒有連接。每個網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)表示一個神經(jīng)元，其傳遞函數(shù)通常采用Sigmoid型函數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于從輸入到輸出的高度非線性映射，對于樣本輸入和輸出，可以認(rèn)為存在某一映射函數(shù)g，使得y0=g(xi)，i＝1，2，3，…，m，其中m為樣本數(shù)，xi為輸入樣本，yo為輸出結(jié)果。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個顯著優(yōu)點(diǎn)就是其可進(jìn)行自學(xué)習(xí)，能夠通過訓(xùn)練得到預(yù)期的效果。其學(xué)習(xí)過程由正向傳播和反向傳播組成，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值經(jīng)過非線性變換從輸入層經(jīng)隱含層神經(jīng)元的逐層處理傳向輸出層，此為正向傳播過程。每一層神經(jīng)元的狀態(tài)將影響到下一層神經(jīng)元狀態(tài)。如果輸出層得到的數(shù)值與期望輸出有一定的偏差，則轉(zhuǎn)入反向傳播過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對輸入值和希望的輸出值(教師值)進(jìn)行比較，根據(jù)兩者之間的差的函數(shù)來調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各層的連接權(quán)值和各個神經(jīng)元的閾值，最終使誤差函數(shù)達(dá)到最小。其調(diào)整的過程是由后向前進(jìn)行的，稱為誤差反向傳播BP算法。具體學(xué)習(xí)過程如下：

（1)隨機(jī)給各個權(quán)值賦一個初始權(quán)值，要求各個權(quán)值互不相等，且均為較小的非零數(shù)。

（2)輸入樣本集中每一個樣本值，確定相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出值。

（3)計算實(shí)際的輸出值與相應(yīng)的樣本集中的相應(yīng)輸出值的差值。

（4)按極小誤差方式調(diào)整權(quán)值矩陣。

（5)判斷網(wǎng)絡(luò)誤差是否小于訓(xùn)練前人為設(shè)定的一個較小的值，若小于，則跳出運(yùn)算，此時的結(jié)果為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終訓(xùn)練結(jié)果；若大于，則繼續(xù)計算。

（6）判斷最大迭代次數(shù)是否大于預(yù)先設(shè)定的數(shù)，若小于，返回（2）;若大于，則中止運(yùn)算，其結(jié)果為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終訓(xùn)練結(jié)果。

上述的計算過程循環(huán)進(jìn)行，直到完成給定的訓(xùn)練次數(shù)或達(dá)到設(shè)定的誤差終止值。

二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域中的應(yīng)用

1.在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理與農(nóng)業(yè)決策中的應(yīng)用

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理受地域、環(huán)境、季節(jié)等影響較大，用產(chǎn)生式規(guī)則完整描述實(shí)際系統(tǒng)，可能會因組合規(guī)則過多而無法實(shí)現(xiàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個顯著的優(yōu)點(diǎn)就是其具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、自組織能力，通過對有代表性的樣本的學(xué)習(xí)可以掌握學(xué)習(xí)對象的內(nèi)在規(guī)律，從而可以在一定程度上克服上述信息量大的問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理方面可用于農(nóng)作物生長過程中對農(nóng)作物生長需求進(jìn)行預(yù)測，從而通過對養(yǎng)分、水分、溫度、以及PH值的優(yōu)化控制達(dá)到最優(yōu)的生長狀況。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法的主要思想可描述為：（1）收集一定規(guī)模的樣本集，采用BP算法進(jìn)行訓(xùn)練，使網(wǎng)絡(luò)收斂到預(yù)定的精度；（2）將網(wǎng)絡(luò)權(quán)值矩陣保存到一存儲介質(zhì)中，例如文本文件或數(shù)據(jù)庫中；（3）對于待預(yù)測數(shù)據(jù)的輸入部分，從存儲介質(zhì)中讀出網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值矩陣，然后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播算法計算網(wǎng)絡(luò)輸出，輸出結(jié)果既是預(yù)測出來的數(shù)值向量。如霍再林等針對油葵不同階段的相對土壤含鹽濃度對其產(chǎn)量的影響有一定的規(guī)律的現(xiàn)象，以油葵的6個成長階段的土壤溶液含鹽的相對濃度為輸入樣本，相對產(chǎn)量為輸出樣本，通過比較發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能較好預(yù)測油葵產(chǎn)量，采用此方法可補(bǔ)充傳統(tǒng)模型的不足，為今后進(jìn)一步的研究開辟了新路。

在農(nóng)業(yè)決策方面，主要將農(nóng)業(yè)專家面對各種問題時所采取的方法的經(jīng)驗(yàn)，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本，從而采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的專家系統(tǒng)將從一定程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法的不足，將農(nóng)業(yè)決策智能化。如何勇、宋海燕針對傳統(tǒng)專家系統(tǒng)自學(xué)習(xí)能力差的缺點(diǎn)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可自我訓(xùn)練的優(yōu)點(diǎn)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入專家系統(tǒng)中。將小麥缺素時的田間宏觀表現(xiàn)，葉部、莖部、果實(shí)癥狀及引起缺素的原因這五個方面的可信度值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，將農(nóng)業(yè)專家診斷的結(jié)論作為輸出量，將這些數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。實(shí)際應(yīng)用表明此系統(tǒng)自動診斷的結(jié)果與專家現(xiàn)場診斷的結(jié)果基本一致，從而采用該系統(tǒng)能夠取代專家，實(shí)現(xiàn)作物的自我診斷，為農(nóng)業(yè)管理方面提供了極大的幫助。如馬成林等針對于傳統(tǒng)施肥決策方法中非線性關(guān)系描述不足的問題，基于數(shù)據(jù)包分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了施肥決策模型，應(yīng)用表明，在有限的范圍內(nèi)，模型預(yù)測結(jié)果較為合理，可以反映玉米的需肥特性。劉鋮等人提出采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策中，以莜麥播種方式?jīng)Q策為例，通過對產(chǎn)生式規(guī)則的分析導(dǎo)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出單元數(shù)，并通過多次試驗(yàn)確定隱層單元數(shù)，用MATLAB方針結(jié)果表明，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)決策的方法，取得了較好的效果。譚宗琨提出將基于互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在玉米智能農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)中，根據(jù)農(nóng)作物發(fā)育進(jìn)程分成若干個發(fā)育期，分別對各個發(fā)育期建立管理模型，依照作物各發(fā)育期進(jìn)程時間間隔，由計算機(jī)系統(tǒng)自動選取相應(yīng)的模型進(jìn)行決策。應(yīng)用分析的結(jié)果表明采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米智能專家系統(tǒng)已初步接近農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際。

2.在農(nóng)產(chǎn)品外觀分析和品質(zhì)評判

農(nóng)產(chǎn)品的外觀，如形狀、大小、色澤等在生產(chǎn)過程中是不斷變化的，并且受人為和自然等復(fù)雜因素的影響較大。農(nóng)產(chǎn)品的外觀直接影響到農(nóng)產(chǎn)品的銷售，研究出農(nóng)作物外觀受人為和自然的影響因素，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行生產(chǎn)預(yù)測，可解決農(nóng)產(chǎn)品由于不良外觀而造成的損失。如Murase 等針對西紅柿表皮破裂的現(xiàn)象，西紅柿表皮應(yīng)力的增長與西紅柿果肉靠近表皮部分水分的增加有關(guān)，當(dāng)表皮應(yīng)力超過最大表皮強(qiáng)度時，將導(dǎo)致表皮破裂。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，預(yù)測在環(huán)境溫度下的表皮應(yīng)力，可通過控制環(huán)境變量來減少西紅柿表皮破裂所造成的損失。

在農(nóng)業(yè)科研和生產(chǎn)中，農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)評判大多是依賴于對農(nóng)產(chǎn)品外觀的辨識。例如對果形尺寸和顏色等外觀判別果實(shí)的成熟度，作物與雜草的辨別，種子的外觀質(zhì)量檢測。由于農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性和生物的多樣性，農(nóng)產(chǎn)品的外觀不具有較確定的規(guī)律性和可描述性，單一采用圖像處理技術(shù)辨識農(nóng)產(chǎn)品的外觀時不宜過多采取失真處理和變換，否則則增加圖像處理的復(fù)雜性，特征判別也相對困難。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其具有自學(xué)習(xí)、自組織的能力，比較適宜解決農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中許多難以用常規(guī)數(shù)學(xué)方法表達(dá)的復(fù)雜問題，與圖像處理技術(shù)相結(jié)合后，可根據(jù)圖像特征進(jìn)行選擇性判別。采用此方法可以部分替代人工識別的工作，提高了生產(chǎn)效率，也有利于實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。如Liao等將玉米籽粒圖像用34個特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，將輸出的種粒形態(tài)分為5類，經(jīng)過學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對完整籽粒分類的準(zhǔn)確率達(dá)到93％，破籽粒分類的準(zhǔn)確率達(dá)91％。

3.蔬菜、果實(shí)、谷物等農(nóng)產(chǎn)品的分級和鑒定

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，蔬菜、果實(shí)、谷物等農(nóng)產(chǎn)品的分級和鑒定是通過對農(nóng)產(chǎn)品外觀的辨識進(jìn)行的。傳統(tǒng)的農(nóng)產(chǎn)品外觀的辨識方法費(fèi)時費(fèi)力、預(yù)測可靠度很低，而且多采用人工操作，評價受到操作者主觀因素的影響，評判的精度難以保證。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)結(jié)合圖像處理技術(shù)可部分代替以往這些主要依靠人工識別的工作，從而大大提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與管理的自動化和智能化。

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對農(nóng)產(chǎn)品果形尺寸和顏色等外觀評判，目前國內(nèi)外已有不少成果用于實(shí)際生產(chǎn)中。何東健等以計算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行果實(shí)顏色自動分級為目的，研究了用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行顏色分級的方法。分別用120個著色不同的紅星和紅富士蘋果作為訓(xùn)練樣本集對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練。兩個品種的蘋果先由人工依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)按著色度分成4級，對每一個品種分別求出7個模式特征值作為BP網(wǎng)絡(luò)的輸入，用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分級。結(jié)果表明紅富士和紅星果實(shí)的平均分級一致率分別為94.2％和94.4％。劉禾等用對稱特征、長寬特征、寬度特征、比值特征等一系列特征值來描述果形。采用BP網(wǎng)絡(luò)與人工智能相結(jié)合，建立果形判別人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)。試驗(yàn)水果品種為富士和國光。試驗(yàn)表明系統(tǒng)對富士學(xué)習(xí)率為80％，對非學(xué)習(xí)樣本的富士蘋果的果形判別推確率為75％，系統(tǒng)對國光學(xué)習(xí)率為89％，對非學(xué)習(xí)樣本的國光蘋果果形判別系統(tǒng)的難確率為82％。

三、未來的發(fā)展方向

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理技術(shù)現(xiàn)已在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域內(nèi)得到了迅速的應(yīng)用，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)能夠從一定程度上改善控制效果，但此技術(shù)在農(nóng)業(yè)范圍內(nèi)還不夠成熟，有待于進(jìn)一步的研究。今后科研的方向大體上可以從以下幾方面著手：

1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法由于本身具有一定的缺點(diǎn)，從而采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法的信息處理技術(shù)在應(yīng)用過程中具有一定的局限性。在今后的研究中，可以從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方向著手，改進(jìn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，從而實(shí)現(xiàn)其在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)更好的應(yīng)用。近年來隨著模糊算法、蟻群算法等算法的相繼出現(xiàn)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他算法結(jié)合在一起已經(jīng)成為了研究的熱門話題，也是未來算法研究的主要方向之一。

2.應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在農(nóng)業(yè)工程方面現(xiàn)已得到了迅速的發(fā)展，擴(kuò)展其在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域的應(yīng)用范圍是未來的一個主要研究方向。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其具有自學(xué)習(xí)能力，可對農(nóng)業(yè)系統(tǒng)的非線形特性進(jìn)行較好的描述，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解決傳統(tǒng)方法的不足，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。如何將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較好地引入到農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，解決農(nóng)業(yè)工程中的部分問題，已是今后農(nóng)業(yè)科研中的一個方向。

四、結(jié)束語

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種人工智能范疇的計算方法，具有良好的自學(xué)習(xí)與數(shù)學(xué)計算的能力，可通過計算機(jī)程序進(jìn)行模擬運(yùn)算，現(xiàn)已廣泛用于模式識別、管理決策等方面。隨著計算機(jī)硬件和軟件的不斷發(fā)展與農(nóng)業(yè)工程方面的研究的不斷深入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將在農(nóng)業(yè)管理、農(nóng)業(yè)決策、農(nóng)作物外觀分類、品質(zhì)評判等方面充分發(fā)揮其自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，計算能力強(qiáng)的優(yōu)勢，通過對樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可較好地解決農(nóng)作物生長過程中的作物分類、預(yù)測等非線形的問題。在農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域內(nèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有廣闊的科研前景。

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