A NOVEL HYBRID CLUSTERING AND ENSEMBLE LEARNING FRAMEWORK FOR AGRICULTURAL CROP RECOMMENDATION
提出聚类加集成学习的混合框架，用土壤气候数据做作物推荐。
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Random Forest–Based Integrated Crop Recommendation and NPK-Driven Fertilizer Decision Support System for Precision Agriculture
构建随机森林作物推荐与NPK施肥决策支持系统，实现精准农业选种施肥。
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Framework for Adaptive Multimodal Learning to Provide Interpretable and Climate-Aware Crop Recommendations in Precision Agriculture
提出基于Perceiver IO的多模态作物推荐框架，融合土壤、气候与遥感影像。
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Smart Crop Advisory System
构建基于AI/ML的Web农业决策支持平台，为农民提供作物推荐、病害检测、天气与市场价格等服务。
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Agriculture and Farmer Digital Assistant: An AI-Based Digital Decision Support Platform for Smart Farming
开发了基于AI的农业数字决策支持平台AFDA，为农民提供作物推荐和农事指导。
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AI-Driven Crop Recommendation and Growth Prediction System Using Soil Fertility and Climate Intelligence
构建集成作物推荐、产量预测、肥料建议与多语言问答的AI农业决策Web平台。
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An AI-Driven Smart Farming System for Crop Recommendation and Plant Disease Detection
提出融合机器学习、深度学习和物联网的智能农场系统，实现作物推荐与植物病害检测。
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Machine learning classification techniques for smart agriculture: a review of disease detection and crop recommendation
综述2023-2026年30篇文献，评估物联网与机器学习在作物病害检测和推荐中的应用。
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Design and Implementation of an Ensemble Learning Based Decision Support Model for Crop Selection in Precision Agriculture
提出SCR-XGB五层框架，用梯度提升树集成从土壤和气候参数推荐作物。
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A Systematic Study of Supervised and Ensemble Learning Approaches for Crop Selection in Smart Agriculture
系统综述2016-2026年24项作物推荐研究，比较四类机器学习方法并指出基准精度已趋饱和。
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Crop recommendation in precision agriculture: a systematic literature review of methods, trends, and challenges（精准农业中的作物推荐：方法、趋势与挑战系统综述）
系统综述129篇2020-2026年文献，梳理精准农业作物推荐的方法、趋势与挑战。
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Artificial Intelligence-Based Crop Recommendation Using Soil and Climate Data: A Comprehensive Review of Machine Learning, Deep Learning, and Smart Agriculture Approaches
综述AI作物推荐研究，指出高准确率多源于数据与验证缺陷。
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AgriSphere: A Smart Agriculture Framework Integrating IoT and Artificial Intelligence for Adaptive Crop Selection
提出IoT与AI融合框架，结合实时土壤数据与天气预报推荐适宜作物。
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Smart crop recommendation: fusing nutrient and climate data with Krill Herd Optimization and explainable AI
提出融合养分与气候数据、KHO优化和可解释AI的作物推荐框架，Tab Transformer精度达0
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KRISHI.AI: an explainable machine learning framework for data-driven crop recommendation
提出可解释AI框架KRISHI.AI，基于土壤和气候数据推荐作物，并解释推荐原因。
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Ai Based Smart Crop Recommendation and Yield Prediction Using Ml and Weather Analytics
提出AI框架，结合机器学习与天气分析，推荐作物并预测产量。
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IoT-Enabled Evidence-Fusing Graph Neural Network With Attention-Based Feature Engineering For Uncertainty-Aware Crop Recommendation（IJAIML Vol.6 No.9s 1668-1689）
提出IoT-AM-EFGNN框架，结合IoT传感与图神经网络实现高精度作物推荐。
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An Integrated AI-Based Crop Prediction and Advisory Platform for Precision Agriculture
提出SmartCrop AI平台，集成机器学习预测、土壤评估、AI咨询和市场价格信息，辅助精准农业决
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Smart Crop Recommendation System
提出智能作物推荐系统，结合AI与实时天气，推荐作物并检测病害。
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