1、“.....严重影响农作物病害防治工作的高效性。机器学习技术在现代农业中的应用论文原稿。决策树算法包括两个步骤利用训练样本数据来创建决策树模型利用创建的决策树模型对新数据进行分类。创建决策树的流程如图所示，其中表示训练样本种是种通过改良作物的遗传特性，来培育高产优质品种的技术。农业育种专家通过寻找优良性状来提高农作物产量，更高效地利用水分养分，适应气候变化和抵御病虫害，实现农业作物的高产和稳产等。植株遗传优良性状的关键在于必须找到其对应的基因序列。机器学习技术能够分析以往的农田数据，包括农作物在不同气候条件下的表现和种特定表型机器学习技术在现代农业中的应用论文原稿利用训练样本数据来创建决策树模型利用创建的决策树模型对新数据进行分类。创建决策树的流程如图所示，其中表示训练样本集，表示分类样本集合，表示叶节点......”。

2、“.....通过调整内部大量人工神经元之间相互连接的权重，对信息进行处理的数学模型。人工神经元结构由输入向量激活效的机器学习工具，支持向量机广泛地应用于各个领域。聚类聚类是将数据集中的所有样本根据相似度的大小进行划分，形成两个或多个类的过程。聚类没有训练过程，即聚类不需要样本有标号，而分类需要有标号的样本进行训练。常用的聚类算法是基于层次和基于划分的聚类。基于层次的聚类主要有平衡迭代削减聚类法基于密度的聚类方法和使用代表业大学学报，李磊随机森林及数据可视化在棉蚜等级预测中的应用研究山东农业大学，韩毅，基于物联网的设施农业温室大棚智能控制系统研究太原理工大学，降惠，李杰，农业专家系统应用现状与前景展望山西农业科举。这种算法在解决有限样本非线性高维的模式分类等问题中表现出许多独特的优势......”。

3、“.....支持向量机直结束语农业农村是国之根本，其现代化的发展水平是我国综合实力的体现。在新时代下，机器学习人工智能和芯片技术等新代信息技术为现代农业发展注入新的生机活力。未来机器学习新技术将快速渗透融入农业产业中，现代化农业的发展将迎来新的机遇。参考文献毛林，王坤，成维莉，人工智能技术在现代农业生产中的应用农业网络信息，陈凯，朱点。农产品电商农产品电商是现代农业新型商业运作方式，集买卖线上交易电子支付及各类综合服务为体，解决了农产品市场流通渠道窄供应链信息不对称等问题，给农产品零售业带来了新的商机。農产品的电商平台积累了海量的文本数据和图像数据，如商品描述用户评论和用户咨询等各种商品的图像等等。这些数据不仅反映了产品特性，也蕴含了用户用户评论和用户咨询等各种商品的图像等等。这些数据不仅反映了产品特性......”。

4、“.....可以精细化定位产品与服务的不足。例如可以利用机器学习中的推荐算法，能够从农产品电商平台大数据中提取用户和产品等各类数据，分析各类用户的消费兴趣消费行为和习惯，挖掘用户潜在消费意向和可能级预测中的应用研究山东农业大学，韩毅，基于物联网的设施农业温室大棚智能控制系统研究太原理工大学，降惠，李杰，农业专家系统应用现状与前景展望山西农业科举。农业专家系统农业专家系统是应用机器学习等人工智能技术，用计算机模拟农业专家的智能，通过各种算法进行推理和判断，为农业中面临的各种问题提供决策帮助。它是传播水平是我国综合实力的体现。在新时代下，机器学习人工智能和芯片技术等新代信息技术为现代农业发展注入新的生机活力。未来机器学习新技术将快速渗透融入农业产业中，现代化农业的发展将迎来新的机遇。参考文献毛林，王坤，成维莉......”。

5、“.....陈凯，朱钰，机器学习及其相关算法综述统计与信息机器学习技术在现代农业中的应用论文原稿需求以及使用反馈。通过机器学习和深度学习算法，可以精细化定位产品与服务的不足。例如可以利用机器学习中的推荐算法，能够从农产品电商平台大数据中提取用户和产品等各类数据，分析各类用户的消费兴趣消费行为和习惯，挖掘用户潜在消费意向和可能的潜在用户，提高农产品交易成功率，营造良好的消费生态环境。相似度的大小进行分类。这种学习方法直接对数据进行建模，并不需要任何训练样本。农业专家系统农业专家系统是应用机器学习等人工智能技术，用计算机模拟农业专家的智能，通过各种算法进行推理和判断，为农业中面临的各种问题提供决策帮助。它是传播各类农业知识和农业科技的种途径......”。

6、“.....聚类聚类是将数据集中的所有样本根据相似度的大小进行划分，形成两个或多个类的过程。聚类没有训练过程，即聚类不需要样本有标号，而分类需要有标号的样本进行训练。常用的聚类算法是基于层次和基于划分的聚类。基于层次的聚类主要有平衡迭代削减聚类法基于密度的聚类方法和使用代表点的聚类方法等基于的潜在用户，提高农产品交易成功率，营造良好的消费生态环境。有监督学习有监督学习首先利用有标号的样本进行训练，构建相应的学习模型。再利用该模型对未知样本数据进行分類和预测。这个学习过程与人类认识事物的过程非常相似。无监督学习无监督学习是通过对无标签样本进行的学习，即事先并不需要知道样本的类别，而是通过种方法，按各类农业知识和农业科技的种途径。农业专家系统的研制已经成为我国农业信息技术研究的热点......”。

7、“.....集买卖线上交易电子支付及各类综合服务为体，解决了农产品市场流通渠道窄供应链信息不对称等问题，给农产品零售业带来了新的商机。農产品的电商平台积累了海量的文本数据和图像数据，如商品描坛，季桂树，陈沛玲，宋航决策树分类算法研究综述科技广场，付文博，孙涛，梁藉，闫宝伟，范福新，深度学习原理及应用综述计算机科学，许少尉，陈思宇基于深度学习的图像分类方法电子技术应用，王秀美，牟少敏，时爱菊，浩庆波局部支持向量回归在小麦蚜虫预测中的研究与应用，山东农业大学学报，李磊随机森林及数据可视化在棉蚜分的聚类方法主要有均值聚类算法中心点算法和随机搜索聚类算法等。聚类算法常用于数据挖掘和模式识别中。其中均值聚类算法最为常用，它采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个样本的距离越近，其相似度就越大。图为均值聚类算法流程......”。

8、“.....结束语农业农村是国之根本，其现代化的发展机器学习技术在现代农业中的应用论文原稿要的地位。支持向量机通过非线性映射，把样本空间映射到更高维的特征空间中，使非线性可分问题转化为在特征空间中的线性可分。在般情况下，升维使计算变得更加困难，但是支持向量机应用核函数展开定理解决了这个难题。如图所示，支持向量机使用个超平面把训练集中两类样本分开，即两类点分别在超平面的两侧。作为种有效的机器学习工具表示分类样本集合，表示叶节点。人工神经网络人工神经网络是种模仿自然界神经网络的功能和结构，通过调整内部大量人工神经元之间相互连接的权重，对信息进行处理的数学模型。人工神经元结构由输入向量激活函数及输出向量部分组成。输入向量，与对应的权值向量，分别相乘，再取和作为输入值，和倒过来在激活函数的遗传性等，挖掘出其中的关联规则......”。

9、“.....预测哪些基因最有可能参与植物的种优良性状的表达，帮助育种专家进行合理的育种实验。机器学习技术应用于作物育种，不仅提高了育种的效率，而且能够帮助育种专家对更多的变量进行评估，提高了育种的准确率。农作物病害识别病害是导致农作物减产的重要因素之，传统的农作物病害识别函数及输出向量部分组成。输入向量，与对应的权值向量，分别相乘，再取和作为输入值，和倒过来在激活函数的作用下输出对应的，其中为激活函数的闽值，人工神经元的结构如图所示。目前已经广泛应用于信息处理预测分析等领域。支持向量机支持向量机是种建立在统计学习理论基础上的种机器学习算法。作物育种作物点的聚类方法等基于划分的聚类方法主要有均值聚类算法中心点算法和随机搜索聚类算法等。聚类算法常用于数据挖掘和模式识别中。其中均值聚类算法最为常用，它采用距离作为相似性的评价指标......”。