The optimization of root nutrient content for increased sugar beet productivity using an artificial neural network
Author(s):
Abstract:
Conventional procedures are inadequate for optimizing the concentrations ofnutrients to increase the sugar yield. In this study, an artificial neural network(ANN) was used to optimize the Ca, Mg, N, K and Na content of the storage rootto increase sugar yield (Y) by increasing both sugar content (SC) and root yield(T). Data from three field experiments were used to produce a wide range ofvariation in nutrient content, SC and T. In the training phase of the ANN, R2 was0.91 and 0.94 for SC and T, respectively. The high R2 values obtaineddemonstrating the ability of the ANN to predict SC and T. The obtained optimumvalues were 0.37%, 0.35%, 0.97%, 4.67 (meq/100 g) and 0.33% for Ca, Mg, N, Kand Na, respectively. Optimization increased the potential Y by 17%.
Keywords:
Language:
English
Published:
International Journal of Plant Production, Volume:6 Issue: 4, Oct 2012
Page:
429
magiran.com/p1022666
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!