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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利采棉机操作参数采摘环境智能决策方法、系统及电子设备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：CN115777341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202211500983.6，技术领域涉及：A01D46/08；该发明授权采棉机操作参数采摘环境智能决策方法、系统及电子设备是由徐立章;李启滨;马天乐;刘朋;石茂林设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本采棉机操作参数采摘环境智能决策方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了采棉机操作参数采摘环境智能决策方法、系统及电子设备，依据采棉机运行参数、操作参数和采摘环境类型建立决策树模型，得到采棉机的含杂率优化方程，并利用灰狼优化算法，对含杂率优化方程进行优化，得到对应的操作参数决策结果。本发明不仅能够更好的揭示操作参数与优化目标之间的关系，有效提高棉花采收作业的工作效率和作业质量，而且在决策树模型中加入采摘环境类型作为输入，使得本发明能够应对不同采摘环境下的作业，避免了以往选择操作参数主要依靠机手的历史工作经验，对采摘环境的适应性较差的问题，使用本发明仅凭采棉机的运行参数即可选择操作参数，提高了采棉机的工作质量和智能化水平。

本发明授权采棉机操作参数采摘环境智能决策方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种采棉机操作参数采摘环境智能决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：根据采棉机的运行参数、操作参数和采摘环境类型建立决策树模型；步骤S2：根据步骤S1所述的决策树模型，得到采棉机的含杂率优化方程；步骤S3：利用灰狼优化算法，对步骤S2所述的含杂率优化方程进行优化，得到对应的操作参数决策结果；步骤S4：根据步骤S3所述的操作参数决策结果设置采棉机的操作参数；所述步骤S1的具体步骤包括：步骤S1.1：从采棉机获取采棉机的运行参数、操作参数和采摘环境类型；步骤S1.2：将步骤S1.1获取的采棉机的运行参数、操作参数与对应位置的采摘环境类型进行组合得到特征样本点集，并对采棉机含杂率对样本点集中的对应样本点进行标签；步骤S1.3：对步骤S1.2的样本点集进行数据预处理，根据采棉机的运行参数中的运行状态参数，选择采棉机处于“工作”状态的样本点，去除采棉机处于“卸粮”、“停机”状态的样本点；步骤S1.4：从步骤S1.3预处理后的样本点集选取一定比例的样本点作为训练集，其余样本点作为测试集；步骤S1.5：将步骤S1.4所述的训练集数据输入到决策树模型中，建立采摘环境类型、操作参数与含杂率的含杂率预测模型，并用测试集数据验证决策树模型的有效性，得到最终的决策树模型；所述步骤S2的含杂率优化方程以最小含杂率为目标，以操作参数为控制变量，含杂率优化方程的表达式为：fx1,x2,……xn,s,t 其中，x1,x2,……xn分别为输入的n个操作参数，s为株高，t为密度，xi为第i个操作参数， 为第i个操作参数的约束下界， 为第i个操作参数的约束上界；所述步骤S3的灰狼算法优化的具体步骤包括：步骤S3.1：初始化迭代次数和若干含杂率预测结果；步骤S3.2：对于每个预测结果，计算每个运行参数数据到含杂率预测结果的距离，将每个运行参数数据委派到与其最近的含杂率预测结果的类中，组成一个组；步骤S3.3：对于每个组，从中随机选取多个运行参数数据，并计算出所选取出的每个运行参数数据的适应度，并基于适应度值选取α狼、β狼、δ狼和ω狼，基于选取的α狼、β狼和δ狼，更新每个ω狼的最佳狩猎位置，并对更新后的所有灰狼再次计算适应度值，以更新α狼，并将其作为新的含杂率预测结果；步骤S3.4：如果迭代收敛或符合停止条件，保留适应度值最优的一个含杂率预测结果，输出该含杂率预测结果对应的组；否则，令迭代次数加1，返回步骤S3.2。

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