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我们的项目着重于开发一种作物推荐系统，该系统利用机器学习来提供数据驱动的作物建议。该系统旨在通过分析土壤养分，天气状况和其他环境因素来帮助农民和农业规划师做出有关作物选择的明智决定。通过使用机器学习算法，该系统可以分析大型数据集并确定在不同条件下预测最合适作物的模式。该建议系统为农民提供了个性化的指导，优化了其生产力并为可持续的农业实践做出贡献。我们的系统使用烧瓶框架实现为Web应用程序，使其对于具有有限技术专业知识的个人而言，可访问且用户友好。用户输入相关数据，包括土壤特征，温度，湿度和降雨，该系统建议基于经过历史农业数据训练的模型，建议合适的农作物。通过整合机器学习技术，例如决策树，随机森林和支持向量机，该系统可以提供可靠的作物建议，以考虑实时环境输入，增强决策并减少对传统方法的依赖。
使用机器学习的作物推荐系统-IJRPR
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