智能水稻繁殖基地选择系统：基于AI与机器学习的气象优化

该文档名为《人工智能-机器学习-水稻两用核不育系繁殖基地智能选择系统.pdf》，主要探讨了在水稻两用核不育系繁殖过程中遇到的问题以及如何通过集成人工智能和机器学习技术来提升繁殖效率和质量。文章首先回顾了相关文献，概述了两用核不育系的定义和繁殖方法，包括海南冬繁、冷水串灌繁殖以及高海拔地区的繁殖策略。 系统开发部分着重于JSP开发技术的应用，如JSP动态网页技术、Java语言、TOMCAT应用服务器、Oracle数据库和PL/SQL语言。这些技术构成了系统的基础架构，其中数据库连接池被用来优化数据处理性能。系统需求分析强调了安全性和性能需求，如确保数据的安全存储和高效查询。 核心内容在于系统实现，包括开发环境的搭建、实施环境的准备以及功能模块的设计和实现。系统通过Oracle数据库管理气象资料、数据模型，利用JFreeChart动态图像生成技术，以折线图形式直观展示日平均气温等关键指标。此外，文档还详细描述了繁殖基地筛选算法，这可能是基于历史气象数据和机器学习算法来预测最佳繁殖条件。 用户界面设计包括查询功能，如气象点查询和繁殖基地查询实例，以实际操作的方式展示了系统的便捷性。系统研究的目的是解决当前两用核不育系繁殖中的问题，如安全性低、产量不稳定和经济效益不佳等，通过智能化手段提高生产效率和降低成本。 总结部分，本文不仅介绍了系统的开发过程和技术细节，还对未来的研究方向和可能的改进提出了展望。整个文档深入浅出地探讨了人工智能和机器学习如何在水稻两用核不育系繁殖领域发挥作用，对于相关领域的研究人员和实践者具有较高的参考价值。