申请/专利权人：北京市农林科学院信息技术研究中心

申请日：2023-10-31

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117744966A

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;A01G25/00;A01C21/00;G06F18/2415;G06N3/0499;G06N3/042;G06Q50/02;G06N3/048

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明提供一种融合农业经验知识的设施番茄水肥智能管理方法及装置，所述方法包括：将待识别目标参数输入作物系数预测模型，得到作物系数预测模型输出的作物系数；作物系数预测模型是基于训练集和知识函数对极限学习机模型进行训练得到的；知识函数是基于损失函数和冲突函数确定的；冲突函数是基于输出结果和领域经验知识确定的；基于作物系数，对设施番茄进行水肥管理。本发明提供的融合农业经验知识的设施番茄水肥智能管理方法，通过结合目标参数以及领域经验知识确定知识函数，并对极限学习机模型进行训练，从而得到作物系数预测模型，并根据作物系数预测模型输出的作物系数对设施番茄进行水肥管理，提高了灌溉精度。

主权项：1.一种融合农业经验知识的设施番茄水肥智能管理方法，其特征在于，包括：将待识别目标参数输入作物系数预测模型，得到所述作物系数预测模型输出的作物系数；其中，所述作物系数预测模型是基于训练集和知识函数对极限学习机模型进行训练得到的；所述训练集是基于设施番茄的目标参数确定的；所述知识函数是基于损失函数和冲突函数确定的；所述损失函数是基于所述极限学习机模型的输出结果和所述训练集对应的样本标签确定的；所述冲突函数是基于所述输出结果和领域经验知识确定的；基于所述作物系数，对设施番茄进行水肥管理。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京市农林科学院信息技术研究中心 融合农业经验知识的设施番茄水肥智能管理方法及装置

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