29、智能农业:区块链与机器学习的融合应用及棉花杂草检测

智能农业:区块链与机器学习的融合应用及棉花杂草检测

1. 区块链与机器学习在农业中的应用背景

在当今数据易被篡改、充斥着各种欺诈活动的时代,我们迫切需要可靠的技术来保障信息的真实性和安全性,而区块链技术正是为此而生。同时,机器学习作为预测领域的重要技术,能够为农业生产提供精准的决策支持。

2. 区块链技术概述

区块链是一种不可变的数字账本,本质上是用户记录和存储的账户与交易的登记册。它结合了计算机科学程序、加密原语(如加密哈希函数、数字签名、非对称密钥加密)以及记录保存原则(如只追加账本)。区块链是一个去中心化的系统,无需中间组织,每个节点都能访问和共享所有交易细节,具有更高的透明度和安全性。

在农业领域,区块链可用于追踪农产品的来源,建立可靠的供应链,增强生产者和消费者之间的信任。智能合约可用于生产者与大型企业或承包商之间的合同签订,一旦存储在区块链中就无法更改,为双方提供信任保障。

3. 机器学习在农业中的作用

机器学习在农业中主要有两个方面的应用:
- 预测最佳交易 :考虑作物类型、投资成本、市场价值、投标风险等因素,为农民预测最佳交易,生成的图表能帮助农民决定接受哪个投标。
- 作物状况评估 :农民只需拍摄作物或蔬菜的照片,预训练的机器学习算法就能预测作物质量,无需实地官员走访农场。

4. BidBlock应用介绍

BidBlock是一个集成了投标功能的电子商务应用(主要是安卓应用),旨在解决农业交易中的问题,为农民提供近乎完美的收入。该应用主要涉及以下三类用户数据:

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究。
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