【技术实现步骤摘要】
种植地查找建模方法、装置、种植地查找方法及装置
本专利技术涉及数据处理
，具体而言，涉及一种种植地查找建模方法、装置、种植地查找方法及装置。
技术介绍
随着计算机技术的飞速发展，数据处理技术在越来越多的领域得到了应用，提高各个领域的数据处理效率的同时，带来了意想不到的效果。目前，部分方法使用神经网络来查找植物适宜生长的种植地。然而神经网络的查找的准确度不高，神经网络模型的性能有待提高。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术提供了一种种植地查找建模方法、装置、种植地查找方法及装置。第一方面，本专利技术实施例提供了一种种植地查找建模方法，所述方法包括：将预存的与多种待查找植物对应的环境因子数据和种植地名称输入到第一初始网络模型，所述种植地名称贴附有种植地类型标签，所述种植地类型标签与预存的种植地类型对应。基于遗传算法，对所述第一初始网络模型进行优化处理，获得第一子网络。将预存的地理位置参数以及与每种待查找植物对应的种植地名称输入到第二初始网络模型进行训练，获得第二子网络。根据所述第一子网络和所述第二子网络，获得种植地查找模型。可选地，在本专利技术实施例中，所述第一初始...
【技术保护点】
1.一种种植地查找建模方法，其特征在于，包括：将预存的与多种待查找植物对应的环境因子数据和种植地名称输入到第一初始网络模型，所述种植地名称贴附有种植地类型标签，所述种植地类型标签与预存的种植地类型对应；基于遗传算法，对所述第一初始网络模型进行优化处理，获得第一子网络；将预存的地理位置参数以及与每种待查找植物对应的种植地名称输入到第二初始网络模型进行训练，获得第二子网络；根据所述第一子网络和所述第二子网络，获得种植地查找模型。
【技术特征摘要】
1.一种种植地查找建模方法，其特征在于，包括：将预存的与多种待查找植物对应的环境因子数据和种植地名称输入到第一初始网络模型，所述种植地名称贴附有种植地类型标签，所述种植地类型标签与预存的种植地类型对应；基于遗传算法，对所述第一初始网络模型进行优化处理，获得第一子网络；将预存的地理位置参数以及与每种待查找植物对应的种植地名称输入到第二初始网络模型进行训练，获得第二子网络；根据所述第一子网络和所述第二子网络，获得种植地查找模型。2.根据权利要求1所述的种植地查找建模方法，其特征在于，所述第一初始网络模型设有第一输入层和第一输出层，将预存的与多种待查找植物对应的环境因子数据和种植地名称输入到第一初始网络模型的步骤，包括：将预存的与多种待查找植物对应的环境因子数据和种植地名称输入到所述第一初始网络模型的第一输入层；将预存的多种种植地类型输入到所述第一初始网络模型的第一输出层。3.根据权利要求1所述的种植地查找建模方法，其特征在于，所述第一初始网络模型还设有第一隐藏层，基于遗传算法，对所述第一初始网络模型进行优化处理，获得第一子网络的步骤，包括：设置与所述第一初始网络模型对应的染色体结构；基于遗传算法，对所述第一初始网络模型进行多次迭代，针对每次迭代，对所述染色体结构中的数据进行调整，获得与该次迭代对应的染色体个体；针对每个所述染色体个体，对所述第一初始网络模型进行训练，获得训练结果；基于所述训练结果，使用适应度函数进行运算，获得与所述染色体个体对应的适应度；选取各所述适应度中值最大的适应度所对应的染色体个体作为目标染色体；根据所述目标染色体，对所述第一初始网络模型的第一隐藏层进行设置，获得第一子网络。4.根据权利要求3所述的种植地查找建模方法，其特征在于，所述目标染色体中包括第一子参数和第二子参数；所述根据所述目标染色体，对所述第一初始网络模型的第一隐藏层进行设置的步骤，包括：根据所述目标染色体中的第一子参数设定所述第一初始网络模型的第一隐藏层的层数；根据所述目标染色体中的第二子参数设定所述第一隐藏层中每个隐藏层的神经元个数。5.根据权利要求3所述的种植地查找建模方法，其特征在于，所述目标染色体中还包括多个第三子参数，每个所述第三子参数对应一个所述环境因子数据，在根据所述目标染色体，对所述第一初始网络模型的第一隐藏层进行设置之后，所述方法还包括：根据每个所述第三子参数的值，判断是否忽...
【专利技术属性】
技术研发人员：王艳，祁萌，罗乐，何若雪，
申请(专利权)人：成都工业学院，
类型：发明
国别省市：四川,51
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