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申请/专利权人：深圳数联天下智能科技有限公司
摘要：本申请实施例涉及农业信息技术领域，尤其是涉及一种模型训练方法、作物生育时期预测方法、电子设备及存储介质。在本申请的实施例中，电子设备可以基于作物生长环境的目标环境影响参数获取目标权重信息，并基于目标权重信息和外形特征信息构建特征向量其中，目标权重信息表示作物生长环境的目标环境影响参数对作物生育时期长短的影响。电子设备通过将作物的外形特征信息进一步融合目标权重信息，以得到特征向量可以强化目标环境影响参数的变化对作物生育时期长短的影响。因此，通过将特征向量作为输入对预设的神经网络进行训练，可以使训练得到的目标神经网络对作物生育时期的预测精度更高。
主权项：1.一种模型训练方法，应用于电子设备，其特征在于，所述方法包括：获取若样本数据集，所述样本数据集至少包括在作物历史的第一生育时期采集的若干组样本数据，所述样本数据包括所述作物的外形特征信息和作物生长环境的至少一环境影响参数；获取所述样本数据的采集时间至历史的第二生育时期的真实时长；基于目标环境影响参数获取目标权重信息，所述目标环境影响参数为所述至少一环境影响参数中的任一参数，所述目标权重信息用于表示所述目标影响参数对所述作物生育时期长短的影响；基于所述目标权重信息和所述外形特征信息构建特征向量将所述特征向量和所述至少一环境影响参数输入至预设的神经网络模型，得到所述样本数据的采集时间至所述历史的第二生育时期的预测时长；基于所述真实时长和所述预测时长之间的差异，调整所述预设的神经网络模型的参数，以获取目标神经网络模型；其中，所述作物的全生育期包括多个生育时期，所述第一生育时期和所述第二生育时期为所述多个生育时期中任意两个按照时间先后顺序依次出现的生育时期。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳数联天下智能科技有限公司 模型训练方法、作物生育时期预测方法、电子设备及介质
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