一种基于强化学习的盐水洗盐方法

    公开(公告)号:CN117744751A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311621454.6

    申请日:2023-11-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的盐水洗盐方法,包括:步骤S1:获取土壤盐分实测值,根据所述土壤盐分实测值基于神经网络模型获取土壤盐分初始预测值;步骤S2:根据所述土壤盐分实测值和土壤盐分初始预测值进行筛选配对,并根据筛选配对结果对神经网络模型进行迭代强化学习,以获取最优土壤盐分预测值;步骤S3:根据所述最优土壤盐分预测值调整洗盐配对措施,并基于洗盐配对措施获取洗盐后的土壤盐分;步骤S4:根据所述最优土壤盐分预测值重复执行步骤S2~S3,直至得到洗盐后的土壤盐分最低点,完成盐水洗盐。本发明从带误差测量值和洗盐措施数据中,利用数学模型提供配对洗盐措施,实现基于强化学习的盐水洗盐。

    具备遥感测绘功能的智慧农业无人机

    公开(公告)号:CN119551225A

    公开(公告)日:2025-03-04

    申请号:CN202411803292.2

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 本发明公开了具备遥感测绘功能的智慧农业无人机,涉及无人机技术领域,包括无人机,无人机的底部安装有连接板,连接板的底部安装有回形板,回形板的内侧活动连接有活动块,活动块的内侧安装有降落伞,活动块远离回形板的一侧安装有支撑架,支撑架的内侧安装有遥感测绘设备,回形板上设置有用于遥感测绘设备的紧急脱离组件,紧急脱离组件包括回形板上安装的伺服电机、回形板上对称活动连接的固定块,本发明通过紧急脱落组件可使无人机发生故障坠落时使遥感测绘设备快速弹出与无人机分离,通过降落伞展开进行缓降,使遥感测绘设备能够较为缓慢、安全地降落,从而减少因撞击地面或其他硬物而造成的损害。

    一种磷吸附量数据处理方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN115796014A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211442500.1

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明公开了一种磷吸附量数据处理方法、系统、设备及介质,涉及数据处理技术领域,所述方法包括:获取原始磷吸附量数据集,按预设方法对所述原始磷吸附量数据集进行处理,获取目标磷吸附量数据集;利用所述目标磷吸附量数据集对机器学习模型进行训练,获取最大吸磷量预测模型。本发明能够从较少的土壤属性数据中确定出工具变量,根据工具变量与原始磷吸附量数据集的关系对土壤属性数据进行缺失值补充,从而实现样本数据的清洗与增强,能够产生大量的样本集,从而构建更有效的最大吸磷量预测模型,实现土壤最大吸磷量的精准预测。

    一种枯叶病预测模型构建方法、设备、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN116259413A

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN202211433663.3

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明实施例公开了一种枯叶病预测模型构建方法、设备、系统及存储介质,方法包括:S1:获取枯叶病数据集H:{x,y},其中,X:{x}是茎和叶的微量元素含量,为自变量,Y:{y}是枯叶病发病率,为因变量;S2:按预设方法对所述枯叶病数据集进行增强处理,获取训练样本;S3:利用所述训练样本对机器学习模型进行训练,获取枯叶病预测模型。实施本发明实施例提供的枯叶病预测模型构建方法,先用工具变量补齐枯叶病数据集中的缺失值,进行数据清洗和数据增强,产生足够多的数据作为训练样本,然后利用训练样本做神经网络拟合和各种机器数据学习拟合获取枯叶病预测模型。由于训练样本足够大,所获得的枯叶病预测模型的有效性更高,预测结果更加准确。

    一种土壤盐分监测模型构建方法、设备、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN115711981A

    公开(公告)日:2023-02-24

    申请号:CN202211433976.9

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明实施例公开了一种土壤盐分监测模型构建方法、设备、系统及存储介质,方法包括:S1:获取预设区域内的土壤环境数据集{x}以及土壤盐分实测数据集{y},将所述土壤环境数据集{x}和土壤盐分实测数据集{y}作为初始数据集{x,y},其中,所述土壤环境数据集{x}包括气象数据、土壤属性数据、地下水位数据、植被覆盖数据以及遥感数据;S2:按预设方法对所述初始数据集{x,y}进行数据处理,获取训练样本;S3:利用所述训练样本对机器学习模型进行训练,获取土壤盐分监测模型。通过计算获取含有足够数量数据的土壤盐分随机数据集{y产生}和土壤环境随机数据集{x产生}作为训练样本,然后利用训练样本做神经网络拟合和各种机器数据学习拟合获取土壤盐分监测模型。

    一种基于混合像元分解的土壤盐分预测方法、系统及介质

    公开(公告)号:CN116912710A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310916862.8

    申请日:2023-07-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于混合像元分解的土壤盐分预测方法、系统及介质,方法包括:获取待处理landsat卫星遥感图像,对所述待处理landsat卫星遥感图像进行混合像元分解处理,以获取待处理干土壤的纯净光谱图像;根据所述待处理干土壤的纯净光谱图像,采用土壤遥感盐分指数方法进行计算,以获取待处理干土壤遥感盐分指数图像;将所述待处理干土壤遥感盐分指数图像输入至预选构建好的预测模型中,以获取土壤盐分预测结果。本发明对landsat卫星遥感图像进行混合像元分解处理,并根据所得纯净干土壤光谱图像计算土壤盐分遥感指数,增强土壤盐分检测有效性,将土壤盐分遥感指数输入至神经网络模型进行盐分预测,预测结果准确可靠。

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