摘要
本申请公开了基于智慧株型的大豆高产群体构建方法,通过对历史作物单独种植和套种两种种植方式分别采集的历史数据进行融合式的处理,得到了既能够表征单独种植的量化结果,也能表征套种的量化结果的、综合性的样本。该样本能够体现出两种种植方式之间的差异性。通过该样本训练得到的人工智能模型,能够学习到历史作物的特征的同时,还能够学习到历史作物之间的套种对植株的生长和产出的影响。本申请中的方法在进行样本构建时对针对属性维度进行的量化,使得即便是备选群体构建方案中包含了构建样本时没有采用过的作物,也能够得到基于属性维度的评价结果,拓展了本申请中的方法的适用场景。
技术关键词
群体构建方法
样本
作物种植面积
人工智能模型
可读存储介质
数据
大豆
标签
周期
电子设备
计算机
综合性
程序
场景
密度
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多光谱
道路图像数据
视觉识别方法
车载摄像头
道路特征
训练样本数据
磁异常信号
重构
信号获取模块
感知系统
场景生成方法
可再生能源
粒子群算法
概率分布函数
时间段
图像分割方法
图像分割网络
特征提取器
预测类别
计算机可读指令