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基于人工智能与作物生长模型的作物生长预测方法及系统 

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申请/专利权人:科芯(天津)生态农业科技有限公司

摘要:本发明提供一种基于人工智能与作物生长模型的作物生长预测方法及系统,涉及人工智能技术领域,包括:构建农田立体感知网络并采集多源异构数据,进行预处理,语义对齐,融合,生成初始特征表示,进行降维嵌入,得到综合特征表示;构建作物生长领域本体的关键概念、关系和属性,获取作物生长过程知识并构建作物生长知识图谱,将作物生长过程知识嵌入至作物生长知识图谱中,构建作物生长模拟器,对于每种作物,识别关键环境因子并更新作物生长知识图谱;构建作物生长预测模型,提取隐变量表示,进行结构优化,将综合特征表示添加至作物生长预测模型中,得到产量预测概率分布并生成因果探索路径图。

主权项:1.基于人工智能与作物生长模型的作物生长预测方法,其特征在于,包括:构建农田立体感知网络并采集包括气象数据、土壤数据以及作物长势的多源异构数据,通过自适应滤波算法对所述多源异构数据进行预处理,通过多模态自编码网络进行语义对齐,结合胶囊网络算法和动态路由机制对所述多源异构数据进行融合,生成初始特征表示,通过谱序列分解技术对所述初始特征表示进行降维嵌入,得到综合特征表示;基于所述综合特征表示,根据演化计算优化方法构建作物生长领域本体的关键概念、关系和属性,通过主动学习与人机混合智能方法获取作物生长过程知识并构建作物生长知识图谱,通过嵌入式标签传播算法将所述作物生长过程知识嵌入至所述作物生长知识图谱中,基于生成式对抗网络构建作物生长模拟器,对于每种作物,基于沙普利值确定环境因子对生长的贡献度,识别关键环境因子并动态更新所述作物生长知识图谱;构建知识蒸馏网络,融合所述作物生长知识图谱并构建作物生长预测模型,基于互信息最大化准则和对比表示学习,提取所述多源异构数据中的隐变量表示,基于幸运票假设进行随机剪枝和强化学习,对所述作物生长预测模型进行结构优化,将所述综合特征表示添加至所述作物生长预测模型中,得到产量预测概率分布并生成当前概率分布对应的因果探索路径图。

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