182KBRAR
近年来，机器学习方法在农业领域的应用取得巨大成功，广泛应用于科 学施肥、产量预测和经济效益预估等领域。根据土壤信息进行数据挖掘，并在此基础上提出区域性作物的种植建议，不仅可以促进农作物生长从而带来经济效益，还可以改善土壤肥力，促进可持续发展。本文根据土土 壤养分元素[如：氮（N）、磷（P）、钾（K）等]的含量建立模型分析并且给出精准预测,可以实现了几种机器学习分类算法形成科学的种植方案,最终还实现了应用界面的实现。
Заявление о ресурсах (покупка считается согласием с этим заявлением): 1. любая операция в веб-платформе считается прочитал и согласился с нижней части сайта регистрационное соглашение и отказ от ответственности, этот сайт ресурсы были ультра-низкая цена, и не предоставляет техническую поддержку 2. некоторые пользователи сети поделиться сетевой адрес диска может быть недействительным, таких как возникновение сбоев, пожалуйста, отправьте письмо в службу поддержки код711cn#qq.com (замените # на @) будет составлен, чтобы отправить 3. этот сайт предоставляет все загружаемые ресурсы (программное обеспечение и т.д.) сайт, чтобы гарантировать, что никаких негативных изменений; но этот сайт не может гарантировать точность, безопасность и целостность ресурсов, пользователь загружает по своему усмотрению, мы общаемся, чтобы узнать для целей не все исходный код не 100% безошибочно или нет ошибок; вы должны иметь определенную основу, чтобы быть в состоянии читать и понимать код, чтобы быть в состоянии изменить отладку! код и устранять ошибки. В то же время, пользователи данного сайта должны понимать, что Source Code Convenience Store не владеет никакими правами на программное обеспечение, предоставленное для скачивания, авторские права принадлежат законному владельцу ресурса. 4. все ресурсы на этом сайте только для обучения и исследовательских целей, пожалуйста, должны быть удалены в течение 24 часов после загрузки ресурсов, не используйте в коммерческих целях, в противном случае юридические споры, возникающие с сайта и издателя залога ответственности сайта и не будет нести! 5. в связи с воспроизводимым характером ресурсов, приобретенные ресурсы не подлежат возврату, баланс пополнения также не подлежит возврату
Chinese 
English 
Russian 
Japanese 
Korean 
Spanish 
French 
German 
Arabic