Авторизоваться
Для зарегистрированных пользователей

Рассмотрены возможности совместного использования нейронных сетей и теории размытых множеств  в виде построения так называемой размытой нейронной сети (fuzzy neural networks - GNN) для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур в Ростовской области, Краснодарском и Ставропольском краях. Входными параметрами были результаты моделирования роста растений на основе имитационной модели CGMS, а также величины вегетационного индекса NDVI, рассчитанные по данным спутника SPOT-VEGETATION. В результате обучения сети точность предсказания урожайности составила в среднем около 75%.