← 返回列表
智能施肥配方决策方法、装置、设备、介质及程序产品
摘要文本
本发明涉及农业技术领域，尤其涉及一种智能施肥配方决策方法、装置、设备、介质及程序产品。本发明通过收获预测深度学习模型预测养分累积曲线和施肥效率曲线，并通过配方决策强化学习模型获得养分累积曲线和施肥效率曲线相匹配的施肥配方，实现综合考虑多因素对肥料效率和作物生长的影响，提取不同因素在施肥过程中作用的关键特征，通过养分累积曲线和施肥效率曲线两个指标相匹配，提高施肥配方决策的科学性，减少施肥配方的经验依赖，实现施肥配方的智能决策。。 （来自 ）
申请人信息
- 申请人:北京市农林科学院智能装备技术研究中心
- 申请人地址:100097 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107
- 发明人: 北京市农林科学院智能装备技术研究中心
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 智能施肥配方决策方法、装置、设备、介质及程序产品 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410148394.9 |
| 申请日 | 2024/2/2 |
| 公告号 | CN117688404A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G06F18/22 |
| 权利人 | 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 |
| 发明人 | 于景鑫; 曲名山; 单飞飞; 兰壬苹; 史凯丽; 郑楷 |
| 地址 | 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107 |
专利主权项内容
1.一种智能施肥配方决策方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一数据，所述第一数据包括环境数据、作物性状数据和施肥数据；输入所述第一数据至收获预测深度学习模型，获取收获预测深度学习模型输出的第二数据，所述第二数据包括养分累积曲线、施肥效率曲线和作物收获预测数据；输入所述第一数据和第二数据至配方决策强化学习模型，获取配方决策强化学习模型输出的施肥配方方案；所述收获预测深度学习模型是根据历史环境数据、历史作物性状数据和历史施肥数据，以及模拟养分累积曲线、模拟施肥效率曲线和历史作物收获数据通过标签训练得到的。