许新华 吴海燕

(郑州西亚斯学院,河南 新郑 451150)

引言

当今社会，在传统农业的生产过程中，因为市场的不稳定、天气的变换、病虫害的破坏、水肥的不合理施用等因素对其产生了较大的影响[1-3]。因此，要根据现代农业的要求实现精准生产，就要做到对天气条件精准管理，对病虫害的破坏程度实现精准喷药。在现阶段精准农业发展过程中，各种现代化信息技术的应用需求越来越大，衍生出来的复杂数据(规模大、流转快、类型多样、价值密度低)也越来越多[4-6]。目前，我国在对农业生产过程中各种信息数据的提取和处理上，针对一些高维、异构、非线性、不完全、不精确等复杂数据，还在沿用相对陈旧的处理方法，在精准农业中，对搜集到的数据结果分析往往效果不理想，隐藏在这些数据中的信息或潜在的特点无法被探知或者有效利用，导致“数据资源”变成“数据灾难”，精准农业的产生及发展就是要主动去挖掘和利用这些潜在数据中的特点或规律。因此，如何有效地从高维复杂数据中获取信息或规律已成为当今中国精准农业发展的瓶颈，必须寻求高效、优质的处理方法，才能让精准农业快速发展。其中，主分量分析(PCA)[7]、独立分量分析(ICA)[8]、多维尺度变换(MDST)、线性判别分析(LDA)、基于核的主分量分析(KPCA)、遗传算法(GA)、小波变换(WT)、自组织特征映射(SOM)等技术[9-14]是常见的数据提取方法。其中既包括线性特征提取方法，也包括非线性特征提取方法。线性方法虽然计算简单，但对数据出现非线性分布规律时，特别是流行分布数据时，并不能很好的发现。……