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申请/专利权人：水利部牧区水利科学研究所

摘要：本申请涉及智能控制领域，其具体地公开了一种沙地微储水保湿装置及方法，其在微储水控制器中，通过由湿度传感器实时采集的沙地湿度，并且从后台数据库获取植被信息，其中，所述植被信息包括植物种类、生长阶段和水分需求，并利用基于人工智能的数据处理和分析算法来对所述沙地湿度和所述植被信息进行时序关联和语义分析，以根据所述沙地湿度和所述植被信息的关联交互语义和时序变化情况来自动生成微储水泵的开关控制指令。这样，能够根据不同植被的类型、生长阶段和水分需求，精准地控制灌溉水量和频率，避免了过度灌溉或不足灌溉的情况，有效节约水资源的使用，降低灌溉成本，同时减少水资源浪费对环境造成的影响，提高生态环境的保护和可持续发展。

主权项：1.一种沙地微储水保湿装置，其特征在于，包括：微储水箱，用于储存水源；微储水管，所述微储水管为中空的塑料管，内部有多个小孔，用于将水分均匀地分散到沙地中；微储水泵，用于将水从所述微储水箱输送到所述微储水管；微储水控制器，用于控制所述微储水泵的开关和运行时间；所述微储水控制器，包括：沙地湿度采集模块，用于获取由湿度传感器采集的沙地湿度的时间序列；植被信息获取模块，用于从后台数据库获取植被信息，其中，所述植被信息包括植物种类、生长阶段和水分需求；沙地湿度时序特征提取模块，用于将所述沙地湿度的时间序列按照时间维度排列为沙地湿度时序输入向量后进行沙地湿度时序特征提取以得到沙地湿度时序关联特征向量；植被信息语义编码模块，用于对所述植被信息进行语义编码以得到植被信息语义编码特征向量；特征跨模态交互模块，用于对所述沙地湿度时序关联特征向量和所述植被信息语义编码特征向量进行跨模态交互以得到沙地湿度-植被需求语义交互特征；控制指令生成模块，用于基于所述沙地湿度-植被需求语义交互特征，生成控制指令；所述装置还包括用于：对基于一维卷积层的沙地湿度时序特征提取器、包含嵌入层的植被信息语义编码模块、基于CLIP模型的跨模态编码器和基于分类器的控制指令生成器进行训练的训练模块；所述训练模块，包括：训练数据获取单元，用于获取训练数据，所述训练数据包括由湿度传感器采集的训练沙地湿度的时间序列，从后台数据库获取训练植被信息，其中，所述植被信息包括植被种类、生长阶段和水分需求，以及，是否打开微储水泵的开关的真实值；训练沙地湿度时序特征提取单元，用于将所述训练沙地湿度的时间序列按照时间维度排列为训练沙地湿度时序输入向量后通过所述基于一维卷积层的沙地湿度时序特征提取器以得到训练沙地湿度时序关联特征向量；训练植被信息语义编码单元，用于将所述训练植被信息中各个训练植被信息进行分词处理后通过所述包含嵌入层的植被信息语义编码模块以得到训练植被信息语义编码特征向量；训练语义交互单元，用于使用所述基于CLIP模型的跨模态编码器对所述训练沙地湿度时序关联特征向量和所述训练植被信息语义编码特征向量进行跨模态交互以得到训练沙地湿度-植被需求语义交互特征矩阵；分类损失计算单元，用于将所述训练沙地湿度-植被需求语义交互特征矩阵通过所述基于分类器的控制指令生成器以得到分类损失函数值；模型训练单元，用于基于所述分类损失函数值并通过梯度下降的反向传播来对所述基于一维卷积层的沙地湿度时序特征提取器、所述包含嵌入层的植被信息语义编码模块、所述基于CLIP模型的跨模态编码器和所述基于分类器的控制指令生成器进行训练，其中，在每次所述训练沙地湿度-植被需求语义交互特征矩阵展开后得到的训练沙地湿度-植被需求语义交互特征向量通过所述基于分类器的控制指令生成器进行分类回归迭代训练时，对于所述训练沙地湿度-植被需求语义交互特征向量进行特征聚合优化；所述模型训练单元，用于：在每次所述训练沙地湿度-植被需求语义交互特征矩阵展开后得到的训练沙地湿度-植被需求语义交互特征向量通过所述基于分类器的控制指令生成器进行分类回归迭代训练时，以如下优化公式对于所述训练沙地湿度-植被需求语义交互特征向量进行特征聚合优化；其中，所述优化公式为： 其中，vi是所述训练沙地湿度-植被需求语义交互特征向量中第i的个位置的特征值，是所述训练沙地湿度-植被需求语义交互特征向量V的1范数的平方，||V||2-12是所述训练沙地湿度-植被需求语义交互特征向量V的2范数的平方根的倒数，L是所述训练沙地湿度-植被需求语义交互特征向量V的长度，且ε是缩放超参数，vi′是所述优化训练沙地湿度-植被需求语义交互特征向量中第i的个位置的特征值，log是以2为底的对数函数值。

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