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申请/专利权人：石家庄市农林科学研究院
摘要：本发明提供一种温室番茄根长密度的预测方法、装置及存储介质，涉及用于预测目的的数据处理技术领域，所述方法包括：获取根长密度影响因素数据；将所述根长密度影响因素数据输入至预训练的根长密度预测模型中，获取所述根长密度预测模型输出的根长密度预测值，所述根长密度预测模型是基于根长密度预测值和每个根长密度影响因素的注意力权重训练得到的。本发明提供的温室番茄根长密度的预测方法、装置及存储介质，将根长密度影响因素数据输入至预训练的根长密度预测模型中，通过半监督对抗生成网络和深度可分离图卷积网络可以得到根长密度预测值，能够提高对温室番茄根长密度的预测精度。
主权项：1.一种温室番茄根长密度的预测方法，其特征在于，包括：获取根长密度影响因素数据；将所述根长密度影响因素数据输入至预训练的根长密度预测模型中，获取所述根长密度预测模型输出的根长密度预测值，所述根长密度预测模型是基于根长密度预测值和每个根长密度影响因素的注意力权重训练得到的，所述根长密度预测值是基于隐含特征确定的，所述隐含特征是基于半监督对抗生成网络和深度可分离图卷积网络确定的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 石家庄市农林科学研究院 温室番茄根长密度的预测方法、装置及存储介质
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