26、机器学习在作物产量预测与乳腺癌检测中的应用

最新推荐文章于 2025-12-03 17:31:48 发布
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分类专栏： 智能科技前沿探秘 文章标签： 机器学习 作物产量预测 乳腺癌检测
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机器学习在作物产量预测与乳腺癌检测中的应用

1. 作物产量预测中的机器学习方法

1.1 引言

农业是全球重要的经济支柱和生计来源，但作物产量受金融、季节和生物等多种因素影响，这些因素的意外变化会导致作物大量损失。利用合适的统计或数学方法分析过去产量、气候因素和土壤质量等数据，能评估这些风险。随着机器学习的发展，从农田获取有用数据来预测农业产量成为可能，这有助于农民在未来季节选择合适的作物种植，获取更大收益。

1.2 机器学习在作物产量预测中的应用

以下是不同机器学习方法在作物产量预测中的应用案例：
| 年份 | 研究者 | 方法 | 应用作物 | 效果 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 2013 | Ramesh 等 | 回归（MLR） | 水稻 | 模型准确率 90% - 95% |
| 2013 | Bolton 等 | 岭回归统计模型 | 大豆、玉米 | - |
| 2015 | Everingham 等 | 回归分析 | 甘蔗 | 找出影响产量的重要环境参数 |
| 2016 | Gandhi 等 | 水稻作物产量原型决策支持系统 | 水稻 | - |
| 2017 | Majumdar 等 | MLR | - | - |
| 2011 | Veenadhari 等 | 决策树算法 | 大豆 | 只能预测高低产，不能预测产量数量 |
| 2024 | Upadhyay 等 | 决策树和随机森林 | - | - |
| 2016 | Everingham 等 | 随机森林模型 | 甘蔗 | 精确预测产

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31、机器学习在乳腺癌预测与土壤分类中的应用
ios99的博客
06-20 56
本文探讨了机器学习在乳腺癌预测和土壤分类中的广泛应用。在乳腺癌预测部分，重点分析了医学图像和数据集的检测方法，以及多种机器学习算法的准确率表现，提出了数据收集、预处理到模型构建的方法论。在土壤分类部分，讨论了基于计算机视觉、机器学习和深度学习的分类方法及其在农业中的重要性，并比较了两个领域的数据特点、算法应用和面临的主要挑战。最后，文章展望了这两个领域未来的发展趋势，包括多模态数据融合、智能化系统和算法优化等方向。
3、机器学习与数据科学在癌症预后和作物研究中的应用
web39explorer的博客
05-12 31
本博客探讨了机器学习和数据科学在癌症预后和作物研究中的应用。在癌症预后领域，介绍了常用算法如神经网络、支持向量机及其在癌症易感性、生存和复发预测中的应用，并讨论了模型验证方法和研究挑战。在作物研究方面，分析了肥料使用与作物产量的关系，并展望了数据驱动的农业决策和可持续发展策略。通过这些分析，博客展示了数据技术在医疗和农业领域的巨大潜力和未来发展方向。
52、植物叶片识别与乳腺癌诊断的机器学习方法
yhn45678901的博客
09-22 24
本文探讨了机器学习在植物叶片识别与乳腺癌诊断中的应用。在植物叶片识别方面，采用PlantVillage数据集中的玉米图像，结合SLIC图像分割算法和微调后的Inception V3深度学习模型，实现了高精度的健康与病害叶片分类，实验结果显示该方法在灵敏度和特异性上均优于传统算法。在乳腺癌诊断方面，基于威斯康星乳腺癌数据集，使用SVM分类器进行良恶性肿瘤分类，取得了98.1%的高准确率，展现出机器学习在辅助医疗诊断中的强大能力。文章还总结了两类应用的优势，并展望了未来在多物种扩展、实时监测系统及多模态数据融合
18、机器学习赋能生物传感器在临床决策中的应用
3c4x5z6v7b的博客
09-17 76
本文综述了机器学习在各类生物传感器中的应用，涵盖电化学、单分子检测、SERS、比色与荧光、细胞计数等传感器类型，详细探讨了数据预处理方法及非神经网络算法（如SVM、RF、PCA、LDA）在提升检测准确性方面的关键作用。同时，文章展望了机器学习与生物传感器结合的未来趋势，包括多模态数据融合、实时监测与智能预警、个性化医疗应用，并分析了当前面临的数据质量、安全性和计算资源挑战及其潜在解决方案，展示了该领域在临床决策支持中的广阔前景。
物联网在癌症护理与葡萄病害管理中的应用
weixin_42593701的博客
04-21 160
本文探讨了物联网（IoT）在医疗保健和农业领域的实际应用。在癌症护理中，IoT技术被用于健康监测系统，利用大数据分析和机器学习分类器提高乳腺癌的预测与检测效率。在葡萄病害管理中，基于IoT的系统通过无线传感器网络（WSN）收集环境与植物信息，为农民提供及时的病害信息和农药使用建议。这些应用展示了IoT如何通过智能分析和数据处理改善疾病管理和农作物健康。
52、利用卫星遥感和机器学习预测作物产量及DNA电路检测生物标志物
pz8901234的博客
09-25 19
本文探讨了卫星遥感与机器学习在作物产量预测中的应用，以及DNA分裂邻近电路（SPC）在生物标志物检测中的潜力。通过植被指数（如NDVI和EVI）与环境变量结合构建回归模型，可实现对玉米等作物产量的高精度预测，并可通过引入更多指数和深度学习模型进一步优化。同时，SPC作为一种无酶、无需洗涤的等温扩增技术，能够在30分钟内实现飞摩尔级灵敏度的生物标志物检测，适用于乳腺癌相关miRNA和蛋白二聚体的快速识别，在疾病早期诊断和现场检测中具有广阔前景。研究还展示了控制实验对作物、年份和地区变量的影响，验证了模型稳定性
17、机器学习：原理、算法与应用全解析
kafka6courier的博客
09-25 41
本文全面解析了机器学习的原理、主要算法及其广泛应用。从监督学习、无监督学习、半监督学习到强化学习，详细介绍了各类算法的核心思想与典型应用场景。涵盖线性回归、SVM、K-means、PCA等经典算法，并展示了其在智能交通、农业、医疗、生物信息学、文本分类和数据挖掘等领域的实际应用案例。同时，介绍了Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow等主流机器学习工具，帮助读者快速入门并掌握机器学习的技术生态。
机器学习在生活中的10个隐藏应用：从推荐系统到垃圾邮件过滤
2501_91651544的博客
05-29 534
• 背后模型：循环神经网络（LSTM）学习“你输入的历史文本”，比如输入“我今天想”，模型预测下一个字可能是“吃”（结合你过去常输入“我今天想吃火锅”）。• 案例：你在淘宝搜索“瑜伽垫”后，首页推荐“瑜伽服”“拉伸带”——这是机器学习通过“关联规则算法”发现“买瑜伽垫的人80%也买了瑜伽服”。• 个性化体验：不同人输入“我今天想”，候选词可能是“加班”“休息”“看电影”，取决于各自的输入习惯。
31、机器学习的广泛应用：从日常生活到各行业变革
jwt8token的博客
08-18 76
本文全面探讨了机器学习在日常生活和多个行业中的广泛应用，包括个人助理、医疗保健、农业、交通运输、教育以及城市化等领域。同时，分析了机器学习应用的优势与挑战，并展望了其未来发展趋势，如跨领域融合、强化学习拓展和边缘计算结合等。文章还提出了推动机器学习持续发展的措施，如加强数据治理、提升算法可解释性、培养专业人才以及加强国际合作，旨在为读者提供对机器学习全面而深入的认识。
基因组学在癌症检测与作物改良中的应用
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【模式识别与机器学习（1）】基础概念之：模式识别基础
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关键词：时空特征组合、向量表示、模式类、信息表征模式是模式识别领域的基础概念。广义地说，模式是指区别事物的时空特征组合，存在于时间和空间中可观察的物体，只要我们能够区别它们是否相同或相似，都可以称之为模式。从信息的角度来看，模式不是事物本身，而是从事物获得的信息。这种信息往往具有时间和空间的分布特性，比如个人的照片所包含的像素信息，歌曲旋律所体现的音阶变化，以及动物步态所反映的运动特征。这些信息通过特定的方式组织起来，形成了我们能够识别和区分的模式。在数学上，模式一般用向量来表示。
机器学习周报二十四
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本周学习了潜在扩散模型的概念，潜在扩散模型的实现是很简单的，之后学习了变分自编码器(VAE)。同时解决了之前的RCNN目标检测的模型，但是效果很差。This week, I studied the concept of latent diffusion models. The implementation of latent diffusion models is quite simple. Afterwards, I learned about variational autoencoders (VAE)
【模式识别与机器学习（15）】主成分分析
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【模式识别与机器学习（15）】主成分分析
AAAI-2013《Spectral Rotation versus K-Means in Spectral Clustering》
Christo的博客
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这篇论文成功地将谱旋转技术应用于谱聚类，解决了传统K-Means在处理松弛谱向量时的偏差问题。通过引入正交旋转约束，方法在理论上保证了更好的连续-离散逼近，并在实验中证明了其在图割优化和聚类指标上的优越性。论文结构清晰：从谱聚类背景引入问题，推导优化算法，提供理论证明，并通过基准数据集验证。该工作强调了谱聚类后处理的的重要性，为后续研究（如自适应谱聚类）提供了基础。
0011机器学习特征工程
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本文系统介绍了机器学习特征工程的关键内容，包括特征工程在机器学习流程中的重要性、数据处理方法和降维技术。主要内容涵盖：1）特征工程的核心作用是通过数据预处理提升模型效果，包括异常值处理、数据平衡、文本向量化等；2）详细讲解了数据清洗、缺失值填充、标准化/归一化、One-Hot编码等基础处理方法；3）重点阐述了文本特征提取技术（词袋法、TF-IDF）和降维方法（特征选择、PCA、LDA）。文章强调特征工程需结合业务场景进行特征衍生和优化，占整个开发流程30%-50%的工作量，是机器学习项目成功的关键环节。
用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术
2303_77568009的博客
12-03 883
本项目基于PyTorch实现了生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。通过搭建生成器和判别器的卷积神经网络结构，采用对抗训练策略，成功在MNIST数据集上训练出能够生成逼真数字图像的模型。实践过程中解决了GPU环境配置、Windows多进程加载数据、网络优化等关键技术问题，最终实现了从随机噪声到清晰数字图像的端到端生成。该实践加深了对深度学习框架使用、模型训练调优及GAN原理的理解，为机器学习算法学习提供了完整案例。
【模式识别与机器学习（11）】数据预处理（第三部分）：高级技术与质量保证
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【模式识别与机器学习（11）】数据预处理（第三部分）：高级技术与质量保证
【模式识别与机器学习（14）】K-means算法中K值确定教程
hiliang521的博客
12-02 496
【模式识别与机器学习（14）】K-means算法中K值确定教程
【机器学习】27 异常检测（密度估计）
weixin_54010404的博客
12-03 585
本文介绍了异常检测的基本概念和方法。主要内容包括：1) 异常检测基于密度估计，通过构建概率模型识别异常值；2) 使用高斯分布建模特征概率，介绍最大似然估计方法计算参数；3) 多特征异常检测算法及其实现流程；4) 评估方法，建议划分训练集、验证集和测试集；5) 比较异常检测与监督学习的适用场景；6) 特征选择策略，强调特征分布分析和错误分析的重要性。文章指出异常检测适用于异常类型未知或样本稀少的情况，而监督学习更适合已知异常类型且有充足标注数据的场景。
乳腺癌预测模型：Python机器学习与深度学习技术应用
2. 二分类预测：在机器学习中，二分类问题是将数据分为两个类别（例如，本例中的良性和恶性乳腺癌）的任务。 3. 机器学习：机器学习是人工智能的一个分支，它赋予计算机通过数据学习的能力，而无需进行明确的程序...
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