18、智能农业中的物联网技术应用与挑战

智能农业中的物联网技术应用与挑战

1. 机器学习相关技术

在智能农业的数据处理和分析中，机器学习技术发挥着重要作用。其中，Sigmoid函数是一个关键的数学工具，其表达式为：
[Sgm(n) = \frac{1}{1 + e^{-n}}]
当将回归函数 (b(x)) 作为输入传入Sigmoid函数时，输出结果将是所需的标签类别，公式如下：
[h(x) = Sgm(b(x))]
决策树也是常用的分类方法，它根据给定实例的属性对数据进行分类。通过特定属性在不同层次上对实例进行划分，使叶节点标记为相应的类。确定划分属性的常用方法是计算信息增益，信息增益越高，划分效果越好。信息增益的计算公式为：
[Information\ Gain(D, A) = Entropy(D) - \sum_{n = 1}^{} \frac{D_n}{D} \cdot Entropy(D_n)]
其中，熵的计算公式为：
[Entropy(D) = -P_+ \log_2(P_+) - P_- \log_2(P_-)]
这里，(D) 是原始数据集，通过属性 (A) 划分为 (n) 个子集，(P_+) 和 (P_-) 分别是子集中属于特定类别的实例比例。

2. 大数据在智能农业中的应用

大数据技术在智能农业中扮演着至关重要的角色。农业领域中的传感器会产生大量数据，各种农业机器也配备了多种传感器，可提供实时的农业生产状态信息。这些数据具有多样性，有些传感器直接提供读数，有些则结合了外部数据源，如天气数据、市场数据或其他农场的基准数据。大数据具有体量大、速度快和种类多的特点，需要特定的技术和分析方法来挖掘其中的价值。