机器学习在农产品供应链关键环节中的应用进展研究综述

作者：王聪; 姜舒文; 黄坤; 邵小东; 杨启凡; 陈天恩^*

来源：中国农机化学报, 2021, 42(05): 182-190.

DOI：10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2021.05.25

• 生鲜农产品
• 供应链
• 机器学习
• 病害监测
• 物流优化
• 购物行为

生鲜农产品供应链是一个复杂的系统网络,高效的生产和管理对于保证生鲜农产品质量和安全有着重要意义。近年来,机器学习已在农产品供应链的各个环节取得了广泛的应用。本文选取了生鲜农产品供应链的三个关键环节,从生产、流通,到最终的消费,综合概述国内外近五年内机器学习特别是深度学习技术在这些领域的应用研究现状和具体采用的研究方法。最后总结目前主流研究所采用的数据和算法类型,对将来的研究趋势进行了展望,指出未来的研究可以从建立标准数据集,构建基于先验知识的模型以及促进数据集成与共享等方面开展。

• 单位
  云南省烟草公司红河州公司; 北京农业信息技术研究中心; 国家农业信息化工程技术研究中心