专利汇可以提供一种基于遗传算法的烤烟培植决策方法及系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于遗传 算法 的烤烟培植决策方法及系统,实施本发明的有益效果是,首先从 数据库 中获取烤烟培植过程相关的数据,并对获取到的数据进行预处理,剔除数据中的异常数据和离群数据;然后使用 人工神经网络 对烤烟的产量和 质量 进行建模,建立烤烟产、质量评价模型;最后采用 遗传算法 建立以烤烟产区生态条件和烤烟培植过程为约束条件,以建立的烤烟产、质量评价模型作为适应度函数,建立以烤烟质量和产量为目标的优化模型;通过给定烤烟产区的 气候 环境、 土壤 环境和期望达到的烤烟培植目标,计算得出栽培措施参数和可以达到的产量和质量,为烟农提供有效的决策支持。,下面是一种基于遗传算法的烤烟培植决策方法及系统专利的具体信息内容。
1.一种基于遗传算法的烤烟培植决策方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
S1、从数据库中获取烤烟培植过程的数据;
S2、对获取到的数据进行预处理,剔除数据中的异常数据和离群数据;
S3、利用步骤S2预处理后的数据,使用人工神经网络对烤烟的产量和质量进行建模,分别建立烤烟产量、质量评价模型;
S4、采用遗传算法建立以烤烟产区生态条件和烤烟培植过程为约束条件,以步骤S3中建立的烤烟产、质量评价模型作为适应度函数,建立以烤烟质量和产量为目标的优化模型;
通过建立的优化模型,求得在最佳生产目标情况下的烤烟培植决策支持的结果。
2.根据权利要求1所述的烤烟培植决策方法,其特征在于,步骤S1中将获取到的数据分为影响因素数据集I和质量效益评价指标数据集O;其中,所述影响因素数据集I中包括若干项影响因素指标,所述质量效益评价指标数据集O中包括若干项评价指标。
3.根据权利要求1所述的烤烟培植决策方法,其特征在于,步骤S2中利用DBSCAN算法对获取的数据进行预处理,剔除数据中的异常数据和离群数据。
4.根据权利要求1所述的烤烟培植决策方法,其特征在于,步骤S3中,采用用指数和法,针对每项质量评价指标数据,烤烟质量评价模型为各项质量评价模型的叠加组合;其中,指数和法的表达式为:
其中,Yi表示第i个质量评价指标的评价结果,Ai表示第i个评价指标所占的权重,Y表示质量综合评价结果;
烤烟的产量评价模型为Z=YN+1;其中,YN+1为烤烟的产量评价结果。
5.根据权利要求1所述的烤烟培植决策方法,其特征在于,步骤S4中通过遗传算法求解烤烟培植决策支持结果的步骤包括:
S41、获取待决策的烤烟品种、烤烟培植过程中的气候条件X1、土壤条件X2以及预期培植目标;所述预期培植目标包括预期烤烟质量Ytarget和烤烟亩产量Ztarget。
S42、根据烤烟产、质量评价模型,分别建立烤烟质量适应度函数fY和烤烟产量适应度函数fZ;
S43、根据获取的待决策的烤烟品种、气候条件X1、土壤条件X2以及预期培植目标,对数据库中的数据进行筛选,找出历史数据中当前烤烟品种同等生态环境下满足预期培植目标的培植措施,并建立初代种群M0;
S44、利用步骤S42中建立的烤烟质量适应度函数fY和烤烟产量适应度函数fZ,对初代种群M0的个体进行适应度评估,分别计算得出初代种群M0中每个个体的预期质量和预期产量;
S45、根据步骤S41中输入的预期培植目标,使用遗传算法对初代种群M0进行选择、变异、交叉计算后,形成与初代种群M0相对应的子代M1;
S46、重复执行步骤S44-S45,且迭代次数定义为n次;迭代n次后,最终得到子代Mn;
S47、利用步骤S42中建立的烤烟质量适应度函数fY和烤烟产量适应度函数fZ,对子代Mn进行适应度评估,并结合步骤S44计算得到的初代种群M0中每个个体的预期质量和预期产量,找出在满足预期目标的基础下,子代Mn中预期质量或预期产量最大的个体;将该个体的培植参数和预期烤烟质、产量作为烤烟培植决策支持的最终结果。
6.根据权利要求5所述的烤烟培植决策方法,其特征在于,在初代种群M0中个体数量不足的情况下,以烤烟品种、气候条件X1、土壤条件X2和预期培植目标作为边界约束条件;根据所述边界约束条件,随机生成若干个个体,扩充初代种群M0的规模。
7.根据权利要求5所述的烤烟培植决策方法,其特征在于,步骤S45中使用遗传算法计算得到新的种群的过程为:首先,利用轮盘赌法从初代种群M0中选择接近预期培植目标的个体,构成若干对父代和母代;其次,通过交叉概率系数依次对每对父代和母代进行交叉,得到与每对父代和母代相对应的若干个个体;最后,根据变异概率系数对交叉产生的每个个体进行变异操作,得到子代M1。
8.一种基于遗传算法的烤烟培植决策系统,其特征在于,所述烤烟培植决策系统包括:
数据库模块,用于存储烤烟培植数据、烤烟培植评价模型、烤烟培植决策的结果;
数据获取模块,用于从数据库模块中获取烤烟培植过程相关的数据;
数据预处理模块,用于对获取到的数据进行预处理,剔除数据中的异常数据和离群数据;
服务器后台模块,用于对其内部所包括的模块进行封装,并利用计算机编程语言编写成动态链接库来实现其内部包括的所有模块所具备的功能;
前端界面模块,用于在显示设备上显示从服务器后台模块调取的数据。
9.根据权利要求8所述的烤烟培植决策系统,其特征在于,服务器后台模块还包括烤烟产、质量建模模块和烤烟培植决策模块,其中:
烤烟产、质量建模模块,用于使用人工神经网络对烤烟的产量和质量进行建模,建立烤烟产、质量评价模型;
烤烟培植决策模块,用于采用遗传算法建立以烤烟产区生态条件和烤烟培植过程为约束条件,以烤烟质量和产量为目标的优化模型;求得在最佳生产目标情况下的烤烟培植决策支持的结果。
10.根据权利要求9所述的烤烟培植决策系统,其特征在于,服务器后台模块中还设置了定期自动更新模型的更新功能;在使用烤烟培植决策功能时,直接调用烤烟产、质量建模模块中的烤烟评价模型;服务器后台模块中,采用C#语言编写动态链接库。
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