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申请/专利权人：长江大学
摘要：本发明提供一种基于机器学习的油菜品种环境适应性评估系统，属于作物育种信息处理技术领域。所述评估系统包括数据采集模块、预处理模块、生长模型建立模块和评估模块。生长模型建立模块利用深度玻尔兹曼机神经网络，为每个油菜品种建立包括首级子模型和次级子模型的生长模型。首级子模型基于多个粗分海拔区间进行建模，而次级子模型则进一步细化为多个细分海拔区间。评估模块通过主成分分析将环境参数划分为主要参数和次要参数，主要参数用于首级子模型的初步预测，次要参数结合首级输出用于次级子模型的细化预测。由决策单元根据多个油菜品种在不同海拔区间的预测产量，生成优化的种植建议，以最大化目标种植地区的总产量。
主权项：1.一种基于机器学习的油菜品种环境适应性评估系统，其特征在于，所述评估系统包括：数据采集模块，被配置为采集指定油菜品种的生长历史数据以及目标种植地区的环境参数，并将数据发送至预处理模块；预处理模块，被配置为对所述数据采集模块发送的数据进行预处理；生长模型建立模块，被配置为基于一个或多个油菜品种的生长历史数据，建立对应油菜品种的生长模型；评估模块，被配置为基于指定油菜品种的生长模型以及目标种植地区的环境参数，对指定油菜品种在目标种植地区的适应性进行评估以获得指定品种的预测产量；其中，所述生长模型基于深度玻尔兹曼机神经网络；每个所述生长模型均包括：首级子模型以及次级子模型；所述首级子模型的隐藏层被划分为多个首级神经子网络，每个所述首级神经子网络基于多个粗分海拔区间进行单独建模；所述次级子模型的隐藏层被划分为多个次级神经子网络，每个所述次级神经子网络基于多个细分海拔区间进行单独建模。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长江大学 一种基于机器学习的油菜品种环境适应性评估系统
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