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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 99 - 106 (7page)
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최근 인공지능 기술을 활용한 농작물 생산 예측에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 딥 러닝 알고리즘은 예측을 위한 영향력 있는 작물 속성을 획득하는 데 광범위하게 활용되고 있다. 이러한 알고리즘은 입력 데이터 세트와 작물 예측 결과 출력 간에 선형 맵을 구성할 수 없다. 또한, 알고리즘의 구현은 획득한 속성의 비율에 긍정적으로 의존한다. 심층 강화학습을 농작물 가격 예측 응용에 적용한다면 딥러닝 알고리즘의 약점을 보완할 수 있다. 본 논문은 작물 생산량 예측을 개선하기 위해 DQN(Deep Q Networks), Double DQN 및 Dueling DQN 을 적용한다. DQN 알고리즘은 과대 평가 문제가 제기되지만, Double DQN은 과대 평가를 줄이고 더 나은 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안된 모델은 거짓 판정을 줄이고 예측 정확도를 높임으로써 이를 달성할 수 있다.
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