一种面向半结构化表格的水稻栽培模式知识图谱自动构建方法

    公开(公告)号:CN111949828A

    公开(公告)日:2020-11-17

    申请号:CN201910416539.8

    申请日:2019-05-17

    Abstract: 本发明涉及一种面向半结构化表格的水稻栽培模式知识图谱自动构建方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、水稻栽培模式半结构化表格数据的准备;步骤2、水稻栽培模式半结构化表格数据的自动抽取,抽取的内容主要有:水稻品种特征、栽培地区、生育时期、育秧、栽插、施肥、灌溉、病虫草害防治等信息。步骤3、水稻栽培模式知识图谱概念层设计,构建概念分类体系;步骤4、创建概念-实体映射表,根据映射表,将水稻栽培模式中概念与实体映射;步骤5、知识图谱存储;步骤6、知识图谱更新。本发明首次将水稻栽培知识与知识图谱结合,基于抽取的半结构化表格信息,自动构建知识图谱,节省了部分人力,并且将看似无关的水稻栽培文本数据通过节点和边关联起来形成知识图谱,为农业知识的推广提供一种更加清晰化的方式。

    约束性知识与精英个体策略遗传算法融合的作物生育期模型品种参数优化方法

    公开(公告)号:CN105913326B

    公开(公告)日:2019-08-06

    申请号:CN201610220442.6

    申请日:2016-04-06

    Abstract: 本发明提出一种约束性知识引导精英个体策略遗传算法的作物生育期模型参数优化方法,属于作物模型品种参数优化的最优化方法领域。其步骤:作物生育期模型品种参数优化的数据准备;作物生育期模型品种参数初始范围的等级划分;确定对模型品种参数具有关键约束性的物候期;关键约束性物候期实测数据范围的估算;设置改进型遗传算法控制参数的初始值;生成初始种群;构造适应度函数;构造个体的基因位方向因子;采用轮盘赌方法构造选择算子;构造方向引导交叉算子;构造方向与精英个体引导的变异算子;基于精英个体的局部搜索。本发明克服了效率低、优化结果不符合品种生物学含义等问题,增加了参数优化的准确性和效率,具有科学意义和实用价值。

    基于Ecore的作物生长元模型构建方法

    公开(公告)号:CN104765901B

    公开(公告)日:2017-12-08

    申请号:CN201410214720.8

    申请日:2014-05-21

    Abstract: 基于Ecore的作物生长元模型构建方法,运用面向对象的方法对大田作物的生长模型进行分析提炼,抽象出作物生长过程中的共性特征,构建作物生长模拟共性概念模型。通过元建模语言构建了抽象语法;通过GMF技术完成了图形语法构建,从而实现基于Ecore的作物生长元模型可视化。本发明构建了作物生长模拟领域通用概念模型,实现了元建模技术在作物生长模拟领域的应用,有利于对农学复杂专业知识的理解。完成了基于Ecore的作物生长元模型抽象语法构建,实现了在作物生长模型领域应用,有利于对已有建模知识的复用。完成了基于GMF的作物生长元模型图形语法的构建,基于元建模的作物生长元模型构建的可视化,更加贴近农学家建模环境。

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