恭喜张家口三生智慧农业科技有限公司;张家口市农业科学院(河北省高寒作物研究所)张嘉英获国家专利权
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龙图腾网恭喜张家口三生智慧农业科技有限公司;张家口市农业科学院(河北省高寒作物研究所)申请的专利多源信息融合的灌溉决策优化方法及平台获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119417638B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510012020.9,技术领域涉及:G06Q50/02;该发明授权多源信息融合的灌溉决策优化方法及平台是由张嘉英;马恢;温艳华;刘睿;籍立杰;张瑞玖;张耀辉;肖长新;刘栋设计研发完成,并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本多源信息融合的灌溉决策优化方法及平台在说明书摘要公布了:本发明公开了多源信息融合的灌溉决策优化方法及平台,涉及数据处理相关领域,该方法包括:确定数据采集节点,数据采集节点以预设时段间隔为基准,以间隔灌溉因子特征为补偿量确定;触发源端采集设备,同步对灌溉区域进行数据采集,确定多源信息;对灌溉因子进行模糊集合分析,挖掘置信度矩阵,监督训练灌溉决策模型;将多源信息传输至灌溉决策模型,执行去异构化与矩阵运算决策,确定灌溉策略;搭载智能灌溉决策系统,响应灌溉策略,对灌溉设备进行管控。解决了现有灌溉决策存在的缺乏智能化,决策精准度低的技术问题,达到了实现灌溉管理的智能化和精准化的技术效果。
本发明授权多源信息融合的灌溉决策优化方法及平台在权利要求书中公布了:1.多源信息融合的灌溉决策优化方法,其特征在于,所述方法包括:确定数据采集节点,所述数据采集节点以预设时段间隔为基准,以间隔灌溉因子特征为补偿量确定,具体为,根据作物的生长周期、灌溉需求因素,确定一个预设时段间隔作为数据采集的周期,接着,根据灌溉因子特征的变化规律和需求,对预设时段间隔进行调整,形成最终的采集时间间隔,基于调整后的采集时间间隔,确定数据采集节点,其中,灌溉因子特征包括土壤湿度、气温、降雨量、作物生理;基于所述数据采集节点,触发源端采集设备,同步对灌溉区域进行数据采集,确定多源信息;对灌溉因子进行模糊集合分析,挖掘置信度矩阵,监督训练灌溉决策模型,其中,所述置信度矩阵为各灌溉因子对灌溉决策的支持程度,所述灌溉决策模型包含多源融合层、灌溉支持层与冲突平衡层,所述灌溉决策模型置于云计算端;将所述多源信息传输至所述灌溉决策模型,执行去异构化与矩阵运算决策,确定灌溉策略,其中,去异构化包括数据格式转换、单位统一、缺失值处理、异常值检测与处理;搭载智能灌溉决策系统,响应所述灌溉策略,对灌溉设备进行管控;其中,确定数据采集节点,包括:确定所述灌溉区域的目标作物的生长阶段,初始化设定预设时间间隔,其中,各生长阶段的预设间隔设定存在差异;根据上位采集节点,基于所述预设时间间隔,确定下位采集节点,并确定间隔灌溉因子特征的变量趋势,上位采集节点是指上一次数据采集的时间点,是确定下一次数据采集时间的基准;对所述变量趋势进行预期偏向计量,对所述下位采集节点进行补偿,确定所述数据采集节点,具体为,根据变量趋势和作物的灌溉需求,对灌溉因子特征的预期变化进行计量,包括考虑作物生长阶段、天气条件、土壤类型因素对灌溉因子特征变化的影响,基于预期偏向计量的结果,对下位采集节点的数据采集时间进行补偿调整;所述灌溉决策模型包含多源融合层,包括:基于所述灌溉因子,确定概率分配矩阵,该矩阵的每一行代表一个灌溉因子,每一列代表不同的灌溉决策结果,矩阵中的元素表示该灌溉因子对应决策结果的概率;基于所述概率分配矩阵,设定自注意力机制,具体为,在灌溉决策模型中,设计一个自注意力层,接收概率分配矩阵作为输入,并输出一个加权后的特征向量,这个特征向量包含了各灌溉因子对灌溉决策的综合贡献;基于所述自注意力机制,监督训练多源融合层,具体为,在灌溉决策模型中,设计一个多源融合层,接收自注意力层的加权特征向量,并与历史灌溉数据、天气预报进行融合,定义一个损失函数,该函数将模型输出的灌溉决策与真实灌溉需求进行比较,使用带有标签的训练数据集对模型进行监督训练,在训练过程中,不断调整多源融合层和其他层的参数,以最小化损失函数;所述灌溉决策模型包含灌溉支持层,包括:确定灌溉指标,所述灌溉指标为灌溉设备的控制要素;基于距离函数方式,计算所述灌溉指标之间的相似度,确定指标权重分布;结合所述概率分配矩阵与所述指标权重分布,构建所述置信度矩阵,所述置信度矩阵表征各灌溉因子对灌溉决策的支持程度;基于所述置信度矩阵,结合灌溉决策依据,构建决策支持层;所述确定灌溉策略,包括:将所述多源信息传输至所述多源融合层,进行数据去异构化,确定同构多源数据;遍历所述同构多源数据,基于所述自注意力机制,确定初始化灌溉因子特征;对所述初始化灌溉因子特征进行同源融合,并进行决策概率分配,流转至所述灌溉支持层,进行概率计算,确定策略点并基于冲突平衡层进行策略点优化,确定所述灌溉策略;所述进行概率计算,确定策略点并基于冲突平衡层进行策略点优化,确定所述灌溉策略,包括:基于所述决策概率,通过匹配灌溉指标,进行指标决策,确定策略点,其中,所述策略点与所述灌溉指标一一对应;遍历所述策略点,基于所述指标权重分布,进行策略点组合的冲突判定与迭代优化,确定所述灌溉策略;其中,冲突迭代优化以归一化系数为基准,以指标权重分布约束调节优先级,所述归一化系数为策略点冲突度的度量值。
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