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申请/专利权人：中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所

摘要：本发明涉及机器学习领域，具体是指基于机器学习的土壤氮素矿化速率预测系统，包括数据采集与预处理模块、特征工程模块、模型选择与训练模块、模型评估模块、模型部署与应用模块和模型监控与维护模块，本方案通过使用基于Bonferroni均值的模糊KNN算法建立速率预测模型，通过综合考虑多个最近邻样本的信息，提高模型对样本的分类准确性；使用BER元启发式搜索优化算法对基于机器学习的土壤氮素矿化速率预测模型进行优化，在搜索过程中引入了随机性，有助于维持搜索过程中解的多样性，并且具有较快的收敛速度，能够在较短的时间内找到接近最优解的解决方案，提高速率预测模型的性能和效率。

主权项：1.一种基于机器学习的土壤氮素矿化速率预测系统，其特征在于，包括数据采集与预处理模块、特征工程模块、模型选择与训练模块、模型评估模块、模型部署与应用模块和模型监控与维护模块，具体包括以下内容：所述数据采集与预处理模块采集土壤样本数据和环境因素数据并进行清洗、处理和转换，得到处理后的土壤样本数据和环境因素数据；所述特征工程模块从处理后的土壤样本数据和环境因素数据中提取与氮素矿化速率相关的特征，包括土壤理化性质、土壤温度、土壤湿度和降雨量；所述模型选择与训练模块选择合适的机器学习算法，并根据训练数据，使用基于Bonferroni均值的模糊KNN算法建立速率预测模型，并使用BER元启发式搜索优化算法优化速率预测模型，得到训练好的速率预测模型；所述模型评估模块使用测试数据对训练好的速率预测模型进行评估，评估速率预测模型的性能指标，包括均方误差、均方根误差和决定系数；所述模型部署与应用模块将训练好的速率预测模型部署到实际应用环境中，构建预测系统，使用户输入新的土壤样本数据和环境因素数据，获得土壤氮素矿化速率的预测结果；所述模型监控与维护模块定期监测速率预测模型的性能，并进行更新和维护；在模型选择与训练模块中，使用基于Bonferroni均值的模糊KNN算法对速率预测模型进行训练，具体包括以下步骤：步骤S1：数据划分，将与氮素矿化速率相关的特征放入数据集，将数据集以7：3的比例分为训练集和验证集，将每个与氮素矿化速率相关的特征作为一个训练样本，给每个训练样本设置标签，将这些标签作为训练样本的类别；步骤S2：距离计算，对于每个训练样本，使用欧式距离计算与其他训练样本之间的距离；步骤S3：寻找最近邻，将每个训练样本看作一个测试样本，找到距离最近的K个训练样本，这K个训练样本称为该测试样本的K个最近邻；步骤S4：计算模糊度，对于每个类别，距离加权计算K个最近邻样本属于该类别的模糊度，距离越近的样本，对应的模糊度越高；步骤S5：模糊度归一化，对计算得到的模糊度进行归一化处理，对于每个类别通过距离加权公式计算模糊度，所用公式如下： ；其中，表示类别的模糊度，为最近邻训练样本个数，表示第个最近邻训练样本的权重，表示第个最近邻训练样本到测试样本的距离；步骤S6：模糊度聚合，使用Bonferroni均值方法对每个类别的模糊度进行聚合，得到每个类别的置信度，所用公式如下： ； ； ；其中，表示类别的模糊度均值，表示训练集中属于类别的训练样本数量，为第个属于类别的训练样本的模糊度，表示类别的模糊度标准差，表示类别的置信度，是一个取值为1的常数；步骤S7：建立模型，使用得到的置信度作为训练样本的类别标签，构建速率预测模型；步骤S8：模型验证，使用验证集对速率预测模型进行验证，得到验证结果；步骤S9：模型调优，根据验证结果对速率预测模型进行调整和优化；在模型选择与训练模块中，使用BER元启发式搜索优化算法优化速率预测模型，具体包括以下步骤：步骤M1：初始化种群，随机生成一组初始解作为种群，设置最大迭代次数，初始解代表了速率预测模型的参数组合；步骤M1，具体包括以下步骤：步骤M11：确定参数空间，确定速率预测模型的参数空间，包括速率预测模型中所有需要进行优化的参数，包括速率预测模型的权重、偏置和学习率；步骤M12：生成初始解，对于每个参数，根据取值范围随机生成一个初始值，所有的初始值组合成一个初始解，代表了速率预测模型的一个参数组合；步骤M13：构建种群，根据合成的初始解构建初始种群；步骤M14：重复步骤M12和M13，生成多个初始解以构建种群，重复执行步骤M12和M13，直到种群大小达到预设的值停止重复；步骤M15：设置最大迭代次数，设置算法的最大迭代次数后完成迭代；步骤M2：评估适应度，对于每个解，使用速率预测模型对训练集进行预测，并计算预测结果与真实值之间的误差；步骤M3：变异操作，对当前种群中的每个解进行变异操作，生成一组新的候选解；步骤M3，具体包括以下步骤：步骤M31：选择变异算子，使用高斯变异来调整速率预测模型的参数；步骤M32：确定变异概率，确定变异操作的概率，将变异概率设置为一个较小的值，范围设置为[0,1]；步骤M33：对每个解进行变异，对当前种群中的每个解进行遍历操作，对于每个解，根据变异概率决定是否对其进行变异，满足变异概率则对该解进行变异操作，反之则不进行变异操作；步骤M34：高斯变异，对于每个需要变异的解，使用高斯变异来调整解中的参数，高斯变异在当前解的基础上对每个参数进行随机扰动，所用公式如下： ；其中，为变异后的参数值，为解中的第个参数，为变异步长，是控制变异程度的参数，是均值为0，方差为1的标准正态分布随机数；步骤M35：重复操作，对于每个需要变异的解，重复进行高斯变异操作，直到对所有需要变异的解完成变异操作；步骤M4：评估适应度，对每个候选解进行评估，计算其适应度值；步骤M5：替换操作，根据适应度值选择替换策略，选择一部分候选解替换当前种群中的解；步骤M6：终止条件，判断是否达到最大迭代次数，达到最大迭代次数时终止算法；步骤M7：输出结果，选择种群中适应度最优的解作为最终的优化结果，得到优化后的速率预测模型参数组合。

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百度查询： 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所 基于机器学习的土壤氮素矿化速率预测系统