ＢＰ神經網絡在農業工程中的應用

［摘要］近年來，隨著計算機硬件和軟件的迅速發展，采用人工神經網絡的信息處理技術得到了迅速應用，應用領域也在不斷的擴展。現如今人工神經網絡不僅在各工程領域中得到廣泛的應用，而且也成為在農業工程領域內實現生產勞動自動化的重要途徑。本文針對BP網絡模型及其算法進行了分析研究，并對BP神經網絡在農業工程研究中的應用狀況進行了綜述，最后對未來的發展進行了展望。

［關鍵詞］BP神經網絡農業工程農業管理農業決策

一、引言

采用神經網絡算法的信息處理技術，以其較強的計算性和學習性，現如今已經在各工程領域內得到了廣泛應用。隨著科技不斷的發展和研究的不斷深入，農業系統中采用的傳統分析和管理的方法已經不能滿足農業工程領域快速發展的需要。在農業系統中采用神經網絡技術可在一定程度上可彌補傳統方法的不足，現已成為實現農業現代化的一個重要途徑。神經網絡現已在農業生產的各個環節得到廣泛的應用，從作物營養控制、作物疾病診斷、產量預測到產品分級，顯示了巨大的潛力，并正以很快的速度與生產實際相結合。目前應用比較多的BP神經網絡，可通過學習以任意精度逼近任何連續映射，在農業生產與科研中展示出了廣闊的應用前景。

BP人工神經網絡方法。人工神經網絡是對生物神經網絡的簡化和模擬的一種信息處理系統，具有很強的信息存貯能力和計算能力，屬于一種非經典的數值算法。通?？煞譃榍跋蛏窠浘W絡、反饋神經網絡和自組織映射神經網絡。BP神經網絡(Backpropugation Neura1 Network)是一種單向傳播的多層前向神經網絡，可通過連續不斷的在相對于誤差函數斜率下降的方向上計算網絡權值以及偏差的變化而逐漸逼近目標值，每一次數字和偏差的變化都與網絡誤差的影響成正比，并以反向傳播的方式傳遞到每一層，從而實現了神經網絡的學習過程。BP人工神經網絡的結構如圖所示，BP神經網絡可分為輸入層、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。同層的網絡結點之間沒有連接。每個網絡結點表示一個神經元，其傳遞函數通常采用Sigmoid型函數。BP神經網絡相當于從輸入到輸出的高度非線性映射，對于樣本輸入和輸出，可以認為存在某一映射函數g，使得y0=g(xi)，i＝1，2，3，…，m，其中m為樣本數，xi為輸入樣本，yo為輸出結果。

BP神經網絡的一個顯著優點就是其可進行自學習，能夠通過訓練得到預期的效果。其學習過程由正向傳播和反向傳播組成，神經網絡的輸入值經過非線性變換從輸入層經隱含層神經元的逐層處理傳向輸出層，此為正向傳播過程。每一層神經元的狀態將影響到下一層神經元狀態。如果輸出層得到的數值與期望輸出有一定的偏差，則轉入反向傳播過程。神經網絡通過對輸入值和希望的輸出值(教師值)進行比較，根據兩者之間的差的函數來調整神經網絡的各層的連接權值和各個神經元的閾值，最終使誤差函數達到最小。其調整的過程是由后向前進行的，稱為誤差反向傳播BP算法。具體學習過程如下：

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

（2)輸入樣本集中每一個樣本值，確定相應的網絡實際輸出值。

（3)計算實際的輸出值與相應的樣本集中的相應輸出值的差值。

（4)按極小誤差方式調整權值矩陣。

（5)判斷網絡誤差是否小于訓練前人為設定的一個較小的值，若小于，則跳出運算，此時的結果為神經網絡的最終訓練結果；若大于，則繼續計算。

（6）判斷最大迭代次數是否大于預先設定的數，若小于，返回（2）;若大于，則中止運算，其結果為神經網絡的最終訓練結果。

上述的計算過程循環進行，直到完成給定的訓練次數或達到設定的誤差終止值。

二、BP神經網絡在農業工程領域中的應用

1.在農業生產管理與農業決策中的應用

農業生產管理受地域、環境、季節等影響較大，用產生式規則完整描述實際系統，可能會因組合規則過多而無法實現。神經網絡的一個顯著的優點就是其具有較強的自學習、自適應、自組織能力，通過對有代表性的樣本的學習可以掌握學習對象的內在規律，從而可以在一定程度上克服上述信息量大的問題。神經網絡在農業生產管理方面可用于農作物生長過程中對農作物生長需求進行預測，從而通過對養分、水分、溫度、以及PH值的優化控制達到最優的生長狀況。采用神經網絡預測算法的主要思想可描述為：（1）收集一定規模的樣本集，采用BP算法進行訓練，使網絡收斂到預定的精度；（2）將網絡權值矩陣保存到一存儲介質中，例如文本文件或數據庫中；（3）對于待預測數據的輸入部分，從存儲介質中讀出網絡連接權值矩陣，然后通過BP神經網絡的前向傳播算法計算網絡輸出，輸出結果既是預測出來的數值向量。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量的影響有一定的規律的現象，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，相對產量為輸出樣本，通過比較發現，訓練后的神經網絡能較好預測油葵產量，采用此方法可補充傳統模型的不足，為今后進一步的研究開辟了新路。

在農業決策方面，主要將農業專家面對各種問題時所采取的方法的經驗，作為神經網絡的學習樣本，從而采用神經網絡建立的專家系統將從一定程度上彌補了傳統方法的不足，將農業決策智能化。如何勇、宋海燕針對傳統專家系統自學習能力差的缺點，利用神經網絡可自我訓練的優點，將神經網絡引入專家系統中。將小麥缺素時的田間宏觀表現，葉部、莖部、果實癥狀及引起缺素的原因這五個方面的可信度值作為神經網絡的輸入量，將農業專家診斷的結論作為輸出量，將這些數據作為神經網絡的訓練數據。實際應用表明此系統自動診斷的結果與專家現場診斷的結果基本一致，從而采用該系統能夠取代專家，實現作物的自我診斷，為農業管理方面提供了極大的幫助。如馬成林等針對于傳統施肥決策方法中非線性關系描述不足的問題，基于數據包分析和BP神經網絡，建立了施肥決策模型，應用表明，在有限的范圍內，模型預測結果較為合理，可以反映玉米的需肥特性。劉鋮等人提出采用神經網絡應用在農業生產決策中，以莜麥播種方式決策為例，通過對產生式規則的分析導出神經網絡輸入、輸出單元數，并通過多次試驗確定隱層單元數，用MATLAB方針結果表明，采用神經網絡作為農業生產決策的方法，取得了較好的效果。譚宗琨提出將基于互聯網環境下的神經網絡應用在玉米智能農業專家系統中，根據農作物發育進程分成若干個發育期，分別對各個發育期建立管理模型，依照作物各發育期進程時間間隔，由計算機系統自動選取相應的模型進行決策。應用分析的結果表明采用神經網絡的玉米智能專家系統已初步接近農業生產的實際。

2.在農產品外觀分析和品質評判

農產品的外觀，如形狀、大小、色澤等在生產過程中是不斷變化的，并且受人為和自然等復雜因素的影響較大。農產品的外觀直接影響到農產品的銷售，研究出農作物外觀受人為和自然的影響因素，通過神經網絡進行生產預測，可解決農產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象，西紅柿表皮應力的增長與西紅柿果肉靠近表皮部分水分的增加有關，當表皮應力超過最大表皮強度時，將導致表皮破裂。用人工神經網絡系統，預測在環境溫度下的表皮應力，可通過控制環境變量來減少西紅柿表皮破裂所造成的損失。

在農業科研和生產中，農產品的品質評判大多是依賴于對農產品外觀的辨識。例如對果形尺寸和顏色等外觀判別果實的成熟度，作物與雜草的辨別，種子的外觀質量檢測。由于農業環境的復雜性和生物的多樣性，農產品的外觀不具有較確定的規律性和可描述性，單一采用圖像處理技術辨識農產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雜性，特征判別也相對困難。人工神經網絡由于其具有自學習、自組織的能力，比較適宜解決農業領域中許多難以用常規數學方法表達的復雜問題，與圖像處理技術相結合后，可根據圖像特征進行選擇性判別。采用此方法可以部分替代人工識別的工作，提高了生產效率，也有利于實現農業現代化。如Liao等將玉米籽粒圖像用34個特征參數作為神經網絡的輸入變量，將輸出的種粒形態分為5類，經過學習的神經網絡對完整籽粒分類的準確率達到93％，破籽粒分類的準確率達91％。

3.蔬菜、果實、谷物等農產品的分級和鑒定

在農業生產中，蔬菜、果實、谷物等農產品的分級和鑒定是通過對農產品外觀的辨識進行的。傳統的農產品外觀的辨識方法費時費力、預測可靠度很低，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。利用人工神經網絡技術結合圖像處理技術可部分代替以往這些主要依靠人工識別的工作，從而大大提高生產效率，實現農業生產與管理的自動化和智能化。

利用BP神經網絡技術對農產品果形尺寸和顏色等外觀評判，目前國內外已有不少成果用于實際生產中。何東健等以計算機視覺技術進行果實顏色自動分級為目的，研究了用人工神經網絡進行顏色分級的方法。分別用120個著色不同的紅星和紅富士蘋果作為訓練樣本集對網絡進行離線訓練。兩個品種的蘋果先由人工依據標準按著色度分成4級，對每一個品種分別求出7個模式特征值作為BP網絡的輸入，用訓練好的神經網絡進行分級。結果表明紅富士和紅星果實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網絡與人工智能相結合，建立果形判別人工神經網絡專家系統。試驗水果品種為富士和國光。試驗表明系統對富士學習率為80％，對非學習樣本的富士蘋果的果形判別推確率為75％，系統對國光學習率為89％，對非學習樣本的國光蘋果果形判別系統的難確率為82％。

三、未來的發展方向

人工神經網絡的信息處理技術現已在農業工程領域內得到了迅速的應用，采用人工神經網絡算法的農業系統能夠從一定程度上改善控制效果，但此技術在農業范圍內還不夠成熟，有待于進一步的研究。今后科研的方向大體上可以從以下幾方面著手：

1.人工神經網絡算法的改進

人工神經網絡算法由于本身具有一定的缺點，從而采用人工神經網絡的算法的信息處理技術在應用過程中具有一定的局限性。在今后的研究中，可以從人工神經網絡方向著手，改進人工神經網絡算法，從而實現其在農業領域內更好的應用。近年來隨著模糊算法、蟻群算法等算法的相繼出現，將神經網絡與其他算法結合在一起已經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.應用領域的擴展

人工神經網絡算法在農業工程方面現已得到了迅速的發展，擴展其在農業工程領域的應用范圍是未來的一個主要研究方向。人工神經網絡由于其具有自學習能力，可對農業系統的非線形特性進行較好的描述，采用人工神經網絡可解決傳統方法的不足，從而實現農業現代化。如何將神經網絡較好地引入到農業系統，解決農業工程中的部分問題，已是今后農業科研中的一個方向。

四、結束語

神經網絡作為一種人工智能范疇的計算方法，具有良好的自學習與數學計算的能力，可通過計算機程序進行模擬運算，現已廣泛用于模式識別、管理決策等方面。隨著計算機硬件和軟件的不斷發展與農業工程方面的研究的不斷深入，神經網絡將在農業管理、農業決策、農作物外觀分類、品質評判等方面充分發揮其自學習能力強，計算能力強的優勢，通過對樣本數據的學習，神經網絡可較好地解決農作物生長過程中的作物分類、預測等非線形的問題。在農業工程領域內，神經網絡擁有廣闊的科研前景。

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