一種改進遺傳神經網絡算法在茶葉種植中的應用

謝聰，梁敏，鄭洪清

（廣西外國語學院，廣西南寧530022）

一種改進遺傳神經網絡算法在茶葉種植中的應用

謝聰，梁敏，鄭洪清

（廣西外國語學院，廣西南寧530022）

當今社會農業信息化發展迅猛，遺傳神經網絡算法廣泛應用在農業生產中。茶葉作為我國高端的經濟農作物，其品質和產量都有嚴格的標準。本文闡述農業信息化與茶葉種植技術的結合，研究了茶農在茶葉種植過程的監控和評估體系，重點分析了遺傳神經網絡算法的改進方案，這對信息化技術應用于生產優質的茶品，提供了一定的參考價值。

遺傳算法；網絡神經；茶葉種植

我國是茶葉種植和銷售的大國，科學的茶葉種植管理技術，能獲得優質的茶葉。科技力量發展日新月異，傳統的茶葉種植技術得到了突飛猛進的發展。一種改進遺傳神經網絡算法作為信息采集、數據決策分析的現代化技術，將為茶葉種植提供了新的思路和方法。

1 遺傳神經網絡算法模型構建

神經網絡控制和遺傳算法是兩種生物智能控制方法，自他們誕生之日起就解決很多實際生產問題，但是它們有各自的局限性。將二者有機結合起來，揚長避短，為生物信息化模型技術的發展，提供強大思路和動力。

1.1 傳統遺傳神經網絡算法評估

傳統的遺傳算法（Genetic Algorithm，簡稱GA）是應用于計算機程序的一種獨立存在的的生物仿生技術。“遺傳算法”顧名思義，這一技術原理是套用了生物上的遺傳規律。它巧妙地將亟待解決的問題假想成生物學問題，從而用遺傳的規律來找到解決問題的答案。遺傳算法是人工智能的一個分支，具有很強的全局收索和優化計算能力，簡單、通用。在追求智能化的今天，被廣泛應用于社會的各行各業。1.2傳統遺傳神經網絡算法在農業上的應用

中國作為農業大國，農業的發展水平直接影響社會的進步和人民的生活質量。社會科技的發展，農業運作模式也在緊隨時代的腳步而改變，從農作物的種植經營到農產品的加工包裝。計算機技術在農業生產上的運用，使得農業生產智能化被作為新模式而推廣。遺傳算法實現了農業生產模式的智能，農業生產者通過應用遺傳算法，可以根據田地的類型選擇合適的農作物，還可以通過智能系統來預見農作物的生長情況，及時對可能預見的災害做有效的防治，確保農產品高產高質。

1.3 遺傳神經網絡算法的創新改進

傳統的遺傳算法確實為農業智能化提供了很好的思路和方法，但是隨著生產實踐，它的盲點也逐漸的明顯化。比如：遺傳算法雖然能監控出一片農田作物的生長狀況，但是卻不能完全反映出這一地區農田作物的綜合情況。也就是說遺傳算法有統計的局限性，是專業計算機術語說的“早熟現象”。神經網絡與遺傳算法的結合應用，有效的彌補傳統遺傳算法的缺點，使網絡監控的智能數據的可信度更高，更具有使用價值。改進的遺傳神經網絡算法在測土配方施肥、農田的水分管理、病蟲害的防治方面提供了可靠有用的信息，整合了農業生產操作流程。

2 茶葉種植管理的模式分析

茶葉的種植具有一定的經濟效益，但茶本身還具有的養生價值和文化價值。從農業生產的角度講，在茶葉種植、加工和銷售的全過程里，茶葉種植管理模式的本質是種植出高品質的茶葉，這是整個茶產業順利運作的根基。

2.1 茶葉種植管理技術分析

我國擁有得天獨厚的茶樹生長環境、豐富的種植技術。茶樹，是熱帶、亞熱帶植物，喜歡溫暖濕潤的環境，在微酸性土壤中能生長的茂盛，云南等南方地區是我國的茶業主產區。茶樹是一種長壽常綠樹木，建立一座茶園可以經營幾十年之久。茶樹的品種選擇，茶園的地址選擇，都是非常重要的。茶園地址選好、品種確定后，應用一整套科學的種植技術，茶樹苗開始在溫度適宜的環境中成長。就像一句諺語描述的那樣：“開溝定植施基肥，密植矮化高收益”。在茶園施肥的過程中，要以氮肥為主要肥料，目的是促進茶樹葉片的茁壯生長。完善茶園的管理及灌溉系統，防止水土流失等現象發生。

2.2 茶葉種植管理模式

社會上公認的茶葉種植管理模式有四大類-小農生產（農戶），聯作制(公司+基地+農戶)，合作社(農戶+農戶)，大茶企(公司+基地)。就目前的農業政策傾向來講。合作社是最貼近農戶的茶葉種植管理方式，入社的茶農共同經營、優勢互補、共負盈虧、積極性提高。而且，在智能化種植的當下，合作社重視生產高品質的茶葉，積極將產品與電子信息技術掛鉤，實現安全生產管理與質量溯源。其他管理模式也是有自己的優點，根據生產的方式以及要求，茶農選擇適合自己的種植模式。

2.3 遺傳神經網絡算法在茶葉種植中的應用

21世紀是信息時代，傳統的生產模式注定要融入有信息化的技術，也就是將農業信息化、智能化。工程師們把收集的物理、化學、生物數據應用一個模型來處理，最后獲得想要的預測。對農業而言，土壤的酸堿度、肥力、氣候等數據。被工程師們搜集并輸入擬定好的程序中，得到這個地區不同種植的作物及產量情況。這套技術無疑給農業從業者，從農業信息上帶來更多可預見性的指導。茶葉種植中，需要有精細、精準的生產和管理。無論茶農選擇哪種茶葉種植管理模式，農業信息化的應用的優勢都是不可取代的。從大的方面說，茶園的種植管理信息化以后，物資的配備到人員的安排，都是有章可尋，有法可依。這樣就減少了資源和人力浪費，從而使茶生產更經濟化；在細節方面講，茶葉的種植有了信息化以后。茶樹生長的水、肥、氣、熱四大因素變的可監控和預測，這為生產出好品質的茶葉，提供了可靠的依據。

3 遺傳神經網絡算法在茶葉種植中的應用的可行性分析

茶葉的種植是一種精細化的農業生產過程，構建遺傳神經網絡算法模型能達到茶葉種植精細化的目的。遺傳神經網絡算法通過對采集數據進行分析，得出本地區適合種植的茶樹品種、水肥管理模式、加工銷售等條件，這比傳統的茶葉種植顯得更智能。

3.1 茶葉種植的地域性分析

農業生產過程中，土地的適宜性是最優先考慮的。我國的茶葉主產區在云南等省的廣大丘陵山區這里的土地多以紅壤和黃壤土居多，土層深厚透氣性好，非常適合高品質茶葉的種植。所以，在一說到茶，人們的理念中就根深蒂固的想到了云南等主要產區，云南的茶文化也是傳承和拓展的好的地方。土地適宜是茶葉種植的一個條件，同時還需要適宜的氣候環境。溫暖濕潤的環境是茶葉生產所需要的，土地、氣候等因素都在不斷的變化。比如近幾年頻繁發生的低溫現象，使得很多的有經驗的茶農無法正確的把握茶葉種植的時機。隨著科技的發展，農業信息化的普及為茶農們增添了新的管理思路，茶農的經驗和科技技術完美配合，這使茶葉種植的逐漸擺脫地域性的限制。

3.2 茶葉種植的產業鏈分析

茶樹種植是茶葉產業鏈的開端，四大茶葉種植茶區都各有利弊，種植戶要根據自己的情況來選擇合適的模式。種植茶葉是一門手藝，經驗豐富的茶農可以很好的掌控茶葉種植過程。優質的茶葉采摘完畢，要經過攤青、殺青、理條、做形、提毫、烘干、精選等一系列的加工才能形成茶成品。不同的茶葉在加工工藝中各有其法。比如碧螺春和龍井茶在殺青步驟中，碧螺春需要的鍋溫在190-200℃，而龍井只需要80-100℃。好的茶葉生產加工出來了，賣給誰，怎么賣？最恰當的方法是自銷。我國的茶文化歷史悠久，茶被比擬成高潔寧靜的形象，深得人們的喜愛，飲茶可以促進人的身體健康。另外，銷售茶葉的另一個大渠道就是出口。中國是茶葉生產大國，有著濃厚的茶文化。但與常人知道的觀念略有不同的是，中國雖是最大的飲茶國，但人均茶葉消費量還不是很多的，比不上主要的飲茶國英國、摩洛哥等國家。所以，中國茶葉的出口貿易，也是茶銷售的一個重要渠道。

3.3 茶葉種植經濟性的分析

茶樹是常綠木本葉用經濟作物。喜溫喜濕，耐陰忌水，生長快、適應性廣。茶樹種植在山上，不僅不會同糧食、油料、糖蔗等經濟作物爭土地，而且又能綠化荒山丘陵，保持水土，美化環境，凈化空氣，改善生態環境。發展茶葉生產，既能增加山區群眾經濟收入，繁榮市場，又能為國家提供稅利和出口創匯，為祖國“四化”建設積累資金，茶葉種植是山區群眾“脫貧致富”的一條好門路。茶種植過程中的投人主要包括：茶苗投入、肥料投入及人工投入。如何降低成本，還能獲得高產高品質的茶葉，是茶農經濟增收的主要目的。選擇適宜的茶樹品種，有機的肥料，節省人工的種植管理方式，都是茶葉生產者必須面臨和解決的問題。以往傳統的茶葉種植，依靠的是茶農的經驗，比較粗獷，屬于是靠天吃飯，再加上外界環境的影響，茶葉的產量總是維持一個范圍內，很難從根本上提高產量。

而現在智能農業的廣泛推廣，茶農可以依靠信息化的技術，來選擇最優的種植方案，從而避免浪費，壓縮成本。現在的農業是高度信息化、科學化，人們充分利用身邊的各種資源，能夠有效監測和評估農業生產的各個環節，實現了種植過程科學性與可預測化。

4 結論

將遺傳神經網絡算法模型引入茶葉種植中，改變傳統的茶葉種植管理中的弊端。為茶農們增添了新的種茶思路，茶農的經驗和遺傳神經網絡算法模型的結合，使茶葉種植的逐漸擺脫地域性的限制，能夠有效監測和評估農業生產的各個環節。農業信息化的普及，為茶葉種植帶來了便捷。信息化為茶樹品種的選擇、茶園的選址以及種植管理提供了很好的保障和依據，為茶產業鏈更好的運作起到了推動作用。

[1]黃友銳．智能優化算法及其應用[M]．北京：國防工業出版社2009

[2]曹潘榮.普洱茶品質的地域性差異分析[J].廣東茶業,2011(6):77-79.

[3]李捷.如果搞好山區茶葉種植管理[J].農民致富之友,2014(13): 134-135.

[4]傅國華.運轉農產品產業鏈提高農業系統效益[J].中國農業經濟, 2009(11):24-25.

[5]汪近能,吳新余.遺傳算法的改進及應用[J].南京郵電學院學報, 2011(12):16-18.

廣西高校科研項目（KY2015YB539）

謝聰（1982-），男，廣西陸川人，碩士，講師，研究方向：計算機應用，網絡安全，信息技術。梁敏（1983-），女，廣西南寧人，碩士，講師，研究方向：藝術設計學。鄭洪清（1978-），男，湖南邵陽人，碩士，講師，研究方向：智能計算及應用。