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申请/专利权人：北京市农林科学院智能装备技术研究中心
申请日：2024-05-27
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261198A
主分类号：G06N3/045
分类号：G06N3/045;G06N3/0985;G06N3/042;G06N3/0442;G06N3/0499;G06F18/213;G06F30/27;G06F119/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种温室土壤温湿度预测模型构建方法、预测方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，构建方法包括：获取样本环境数据，并对样本环境数据进行特征提取，得到输入特征；应用输入特征，基于元学习的模型训练方法，结合元学习器和基学习器，对初始模型进行参数迭代，得到温室土壤温湿度预测模型；初始模型是基于胶囊网络的混合模型架构，将第一模型和多头自注意力层进行融合得到的，第一模型包括基于前馈注意力机制的图神经网络、双向长短期记忆网络和输出层；基学习器用于学习温室土壤温湿度与输入特征之间的非线性映射关系。本发明提供的方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，能够提高预测精度和稳定性。
主权项：1.一种温室土壤温湿度预测模型构建方法，其特征在于，包括：获取样本环境数据，并对所述样本环境数据进行特征提取，得到输入特征，所述样本环境数据为时序数据；应用所述输入特征，基于元学习的模型训练方法，结合元学习器和基学习器，对初始模型进行参数迭代，得到温室土壤温湿度预测模型；其中，所述初始模型是基于胶囊网络的混合模型架构，将第一模型和多头自注意力层进行融合得到的，所述第一模型包括基于前馈注意力机制的图神经网络、双向长短期记忆网络和输出层；所述基学习器为所述第一模型，用于学习温室土壤温湿度与所述输入特征之间的非线性映射关系，所述元学习器用于学习更新所述基学习器的参数和超参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 温室土壤温湿度预测模型构建方法、预测方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品
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