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申请/专利权人：河北省塞罕坝机械林场(河北塞罕坝国家级自然保护区管理中心)
申请日：2024-05-23
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118246555A
主分类号：G06N5/04
分类号：G06N5/04;G06N5/022
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本申请提供一种基于生境数据分析的物种分布监测方法及系统，基于调试好的生境演变物种分布推理网络对物种分布信息进行推理，调试好的生境演变物种分布推理网络是对网络的推理输出进行调试获得的，生境演变物种分布推理网络依据迭代后的演变分布知识模板优化获得，稀疏抽取后的消极知识模板是在符合模板迭代要求时，依据基于稀疏抽取机制确定的稀疏抽取变量，对演变分布知识模板中生态区域知识模板对过往生境演变情况未发生目标种类分布的消极知识模板进行稀疏抽取获得的。基于调试好的生境演变物种分布推理网络可以准确推理目标生态区域对生境演变情况发生的推理分布信息。
主权项：1.一种基于生境数据分析的物种分布监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标生态区域的物种分布信息；基于调试好的生境演变物种分布推理网络对所述物种分布信息进行推理，获得所述目标生态区域对生境演变情况发生的推理分布信息；其中，所述调试好的生境演变物种分布推理网络是基于对生境演变物种分布推理网络的推理输出进行调试获得的；所述生境演变物种分布推理网络是依据迭代后的演变分布知识模板优化获得的；所述迭代后的演变分布知识模板为基于稀疏抽取后的消极知识模板和积极知识模板获得的；所述稀疏抽取后的消极知识模板是依据基于稀疏抽取机制确定的稀疏抽取变量对消极知识模板进行稀疏抽取获得的；所述积极知识模板为演变分布知识模板中生态区域知识模板对过往生境演变情况发生目标种类分布的知识模板；所述消极知识模板为所述演变分布知识模板中生态区域知识模板对所述过往生境演变情况未发生所述目标种类分布的知识模板。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北省塞罕坝机械林场(河北塞罕坝国家级自然保护区管理中心) 基于生境数据分析的物种分布监测方法及系统
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