【摘 要】
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针对市场上农产品质量良莠不齐的问题，设计了一种基于嵌入式和窄带物联网的农业种植智能测控系统，系统采用窄带物联网技术，结合嵌入式微控制技术和GRNN神经网络技术，能够实时对农作物种植过程中的环境参数进行测量和控制。MatLab仿真试验表明：GRNN神经网络对冬麦土壤种植适宜性等级的预测准确性为93.33%,与实测值非常接近，且耗时很短，能够实现预警作用，有助于农民提前进行施肥、浇水和调整土壤pH值。
【基金项目】
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安徽高校自然科学研究重大项目（KJ2017ZD51）；
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针对市场上农产品质量良莠不齐的问题，设计了一种基于嵌入式和窄带物联网的农业种植智能测控系统，系统采用窄带物联网技术，结合嵌入式微控制技术和GRNN神经网络技术，能够实时对农作物种植过程中的环境参数进行测量和控制。MatLab仿真试验表明：GRNN神经网络对冬麦土壤种植适宜性等级的预测准确性为93.33%,与实测值非常接近，且耗时很短，能够实现预警作用，有助于农民提前进行施肥、浇水和调整土壤pH值。
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