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龙图腾网恭喜宁波大龙农业科技有限公司申请的专利基于机器学习的植物生长模型生成方法及系统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：CN119513733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510066013.7，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于机器学习的植物生长模型生成方法及系统是由庞利民;卓芬璐;谢敏;崔丽利;徐刚;杨凯盛设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的植物生长模型生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于机器学习的植物生长模型生成方法及系统。方法包括：获取植物生长过程中每一天在各项参数中的值；根据划分点，将所有数据点分为两个子集；确定划分后目标数据点在次目标参数的混淆程度；计算目标数据点在目标参数中的调整因子；确定目标数据点在目标参数中对应的调整后基尼不纯度；根据所述调整后基尼不纯度，构建决策树模型，得到植物生长模型，完成基于机器学习的植物生长模型生成。通过综合考虑各项参数情况，对用于构建决策树模型的基尼不纯度进行调整，改变决策树模型仅考虑一项参数基尼不纯度的情况，有效缓解植物生长模型构建中出现的过拟合问题，提升植物生长模型的准确性。

本发明授权基于机器学习的植物生长模型生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的植物生长模型生成方法，其特征在于，包括：获取植物生长过程中每一天在各项参数中的值，所述各项参数包括植物的株高、茎粗、叶片数量，以及采集到的植物图像的平均灰度值；以每一天为一个数据点，将任意一个数据点记为目标数据点，将任意一项参数记为目标参数，以目标数据点为划分点，根据所有数据点和目标数据点在目标参数中的值的大小，将所有数据点分为两个子集；将不包含目标参数的其余参数中的任意一项参数记为次目标参数，计算两个子集内数据点在次目标参数中的平均值，根据平均值最大的子集内数据点的最小值，以及平均值最小的子集内数据点的最大值，确定以目标数据点为划分点后的次目标参数的混淆程度；利用层次分析法获取各项参数的权值，基于所述权值和所述混淆程度，计算目标数据点在目标参数中的调整因子，所述调整因子满足如下关系式：；式中，为第个数据点在第项参数中的调整因子，为各项参数的总数，为第项参数的权值，为不包含目标参数的其余参数中的第项参数的权值，为划分后第个数据点在不包含目标参数的其余参数中的第项参数的混淆程度；以所述调整因子为权重，对目标数据点在目标参数中对应的用于构建决策树模型的基尼不纯度进行加权，得到目标数据点在目标参数中对应的调整后基尼不纯度；根据所述调整后基尼不纯度，构建决策树模型，得到植物生长模型，完成基于机器学习的植物生长模型生成。

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