一种基于多源数据融合分析的生物入侵识别方法技术

技术编号:34693208 阅读:56 留言:0更新日期:2022-08-27 16:28
本发明专利技术公开了一种基于多源数据融合分析的生物入侵识别方法,包括以下步骤:获取包含有入侵生物数据的多源数据集,并对入侵生物数据进行标记;数据集包括:文本数据、图片数据、时间数据、地理位置数据;对文本数据进行分类,输出带标记的文本概率矩阵;对图片数据识别出图片中入侵生物的位置,确定边界和大小,并训练出带标记的图片概率矩阵;对时间数据进行独热编码,并通过编码后的数据与地理位置数据构建时间

【技术实现步骤摘要】
一种基于多源数据融合分析的生物入侵识别方法


[0001]本专利技术涉及大数据人工智能
,特别涉及一种基于多源数据融合分析的生物入侵识别方法。

技术介绍

[0002]随着全球化发展进程加快以及土地使用模式的改变,生物入侵已成为世界性的生态安全问题。研究表明,从1970年到2017年全球入侵防治总成本至少达到1.288万亿美元,年平均成本为268亿美元,并且其增长速度没有放缓的痕迹。目前针对生物入侵领域的研究还处于初级阶段,近年来在全球生态变化的大背景下,已然发展成为全球变化和生态可持续管理相结合的一个新的领域。现阶段的防治生物入侵的手段主要包括了:建立相应的监测系统,查明外来物种的种类、数量、分布和作用;加强对生物入侵危害性的宣传教育,提高社会的防范意识;积极寻找针对外来入侵物种的识别、防治技术,以对当前生物入侵的蔓延趋势加以有效遏制。综上,对外来物种进行精准鉴定至关重要。
[0003]目前,人工智能技术正在成为生态资源领域的新引擎,利用人工智能技术在识别物种方面的研究起步较早,在植物、动物和标本识别均取得了超越传统分类器的效果,而本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据融合分析的生物入侵识别方法,其特征在于,包括以下步骤:获取包含有入侵生物数据的多源数据集,并对入侵生物数据进行标记;所述数据集包括:文本数据、图片数据、时间数据、地理位置数据;对所述文本数据进行分类,输出带标记的文本概率矩阵;对所述图片数据识别出图片中入侵生物的位置,确定边界和大小,并训练出带标记的图片概率矩阵;对所述时间数据进行独热编码,并通过编码后的数据与所述地理位置数据构建时间

空间特征矩阵;根据所述文本概率矩阵、所述图片概率矩阵、所述时间

空间特征矩阵构建多特征向量;对所述多特征向量进行权重分配,利用机器学习算法训练二元分类器;将待预测数据输入二元分类器,获得入侵生物数据。2.如权利要求1所述的一种基于多源数据融合分析的生物入侵识别方法,其特征在于:对所述文本数据进行分类,具体包括:将所述文本数据去停用词,利用Fast

Text进行构建N

grame特征,将文本内容按照字节顺序进行大小为N的滑动窗口操作,最终形成长度为N的字节片段序列,产生的序列作为文本特征候选集,筛选出重要特征,利用Soft

Max输出带有标记的文本概率矩阵。3...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈碧云
申请(专利权)人:盐城师范学院
类型:发明
国别省市:

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