基于人工智能的大数据可视化分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于人工智能的大数据可视化分析方法及系统。本发明专利技术依据所述基础生态指标联动分析结果和所述环境区域比对数据，对所述第二农业生态指标关系集进行环境区域匹配以及生态指标向量的第二联动分析，得到所述种植环境检测报告二元组的目标生态指标联动分析结果，通过确定出的目标生态指标联动分析结果，能够将农业种植过程中的生态指标向量进行匹配和整合，从而基于全局层面以及局部层面进行环境状态特征的准确分析和汇总，以便为后续的智慧农业种植提供指导，本发明专利技术将智慧农业与人工智能相互配合，对智慧农业大数据进行可视化分析，从而提高了数据可视化分析处理效率。高了数据可视化分析处理效率。高了数据可视化分析处理效率。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的大数据可视化分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，特别涉及一种基于人工智能的大数据可视化分析方法及系统。

技术介绍

[0002]大数据可视化起源于图形学、计算机图形学、人工智能、科学可视化以及用户界面等领域的相互促进和发展，是当前计算机科学的一个重要研究方向，它利用计算机对抽象信息进行直观的表示，以利于快速检索信息和增强认知能力。而智慧农业则是大数据、人工智能和物联网技术的综合运用，是指现代科学技术与农业种植相结合，从而实现无人化、自动化和智能化管理。当前，针对智慧农业的种植环境分析是其中一个工作重点，而如何准确地实现农业种植环境的生态指标分析汇总，是目前继续攻克的一个技术难题。

技术实现思路

[0003]为改善相关技术中存在的技术问题，本专利技术提供了一种基于人工智能的大数据可视化分析方法及系统。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的大数据可视化分析方法，应用于大数据可视化分析系统，所述方法包括：对拟分析的种植环境检测报告二元组进行不同特征细节程度的生态指标向量挖掘，得到第一农业生态指标关系集和第二农业生态指标关系集，所述第一农业生态指标关系集的特征细节程度低于所述第二农业生态指标关系集的特征细节程度，所述第一农业生态指标关系集包括第一生态指标视觉向量簇和第二生态指标视觉向量簇；对所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇进行生态指标向量的第一联动分析，得到基础生态指标联动分析结果以及所述种植环境检测报告二元组的环境区域比对数据；其中，各基础生态指标联动分析结果反映一个第一生态指标视觉向量与多个第二生态指标视觉向量的配对，或者反映一个第二生态指标视觉向量与多个第一生态指标视觉向量的配对；所述第一生态指标视觉向量为所述第一生态指标视觉向量簇对应的生态指标视觉向量，所述第二生态指标视觉向量为所述第二生态指标视觉向量簇对应的生态指标视觉向量；依据所述基础生态指标联动分析结果和所述环境区域比对数据，对所述第二农业生态指标关系集进行环境区域匹配以及生态指标向量的第二联动分析，得到所述种植环境检测报告二元组的目标生态指标联动分析结果。
[0005]在一些可选的实施例中，所述对所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇对进行生态指标向量的第一联动分析，得到基础生态指标联动分析结果，包括：确定所述第一生态指标视觉向量簇中的每个第一生态指标视觉向量与所述第二生态指标视觉向量簇中的所有第二生态指标视觉向量的第一相关性数据，以及所述第二生
态指标视觉向量簇中每个第二生态指标视觉向量与所述第一生态指标视觉向量簇中的所有第一生态指标视觉向量的第二相关性数据；通过所述第一相关性数据和所述第二相关性数据对所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇进行生态指标向量关联分析，得到所述基础生态指标联动分析结果；所述基础生态指标联动分析结果满足设定关联评分。
[0006]在一些可选的实施例中，所述第一联动分析基于第一生态指标联动分析算法进行，所述第一生态指标联动分析算法包括第一目标生态指标更新网络；所述确定所述第一生态指标视觉向量簇中的每个第一生态指标视觉向量与所述第二生态指标视觉向量簇中的所有第二生态指标视觉向量的第一相关性数据，以及所述第二生态指标视觉向量簇中每个第二生态指标视觉向量与所述第一生态指标视觉向量簇中的所有第一生态指标视觉向量的第二相关性数据，包括：通过所述第一目标生态指标更新网络对所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇进行生态指标更新操作，得到第一已更新生态指标视觉向量簇和第二已更新生态指标视觉向量簇；对所述第一已更新生态指标视觉向量簇和所述第二已更新生态指标视觉向量簇进行向量运算，得到特征向量列表，所述特征向量列表的两个特征维度反映所述第一已更新生态指标视觉向量簇的第一已更新生态指标视觉向量以及所述第二已更新生态指标视觉向量簇的第二已更新生态指标视觉向量；分别从所述两个特征维度对所述特征向量列表进行向量关联回归分析，得到所述第一相关性数据和所述第二相关性数据。
[0007]在一些可选的实施例中，所述通过所述第一相关性数据和所述第二相关性数据对所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇进行生态指标向量关联分析，得到所述基础生态指标联动分析结果，包括：分别从所述第一相关性数据和所述第二相关性数据中确定出满足设定关联评分的第一目标相关性数据和第二目标相关性数据；通过所述第一目标相关性数据，确定第一生态指标联动分析结果；通过所述第二目标相关性数据，确定第二生态指标联动分析结果；确定所述第一生态指标联动分析结果中第二目标生态指标视觉向量与第一目标生态指标视觉向量的第一数目比例，以及所述第二生态指标联动分析结果中第一目标生态指标视觉向量与第二目标生态指标视觉向量的第二数目比例；根据目标数目比例对应的生态指标联动分析结果，得到所述基础生态指标联动分析结果；所述目标数目比例为所述第一数目比例和所述第二数目比例中的最大值。
[0008]在一些可选的实施例中，所述对所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇对进行生态指标向量的第一联动分析，得到所述种植环境检测报告二元组的环境区域比对数据，包括：确定所述第一数目比例与所述第二数目比例的第一设定运算结果，以及所述第二数目比例与所述第一数目比例的第二设定运算结果；将所述第一设定运算结果和所述第二设定运算结果中的最大值，作为所述环境区域比对数据。
[0009]在一些可选的实施例中，根据目标数目比例对应的生态指标联动分析结果，得到所述基础生态指标联动分析结果，包括：基于联动分析回归算法对所述目标数目比例对应的生态指标联动分析结果进行优化，得到所述基础生态指标联动分析结果。
[0010]在一些可选的实施例中，所述基于第一目标生态指标更新网络对所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇进行生态指标更新操作，得到第一已更新生态指标视觉向量簇和第二已更新生态指标视觉向量簇，包括：将所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇输入第一生态指标更新网络，进行生态指标混合更新，得到第三已更新生态指标视觉向量簇和第四已更新生态指标视觉向量簇；获取第一生态指标辅助向量和第二生态指标辅助向量；基于第二生态指标更新网络分别对所述第一生态指标辅助向量和所述第三已更新生态指标视觉向量簇、所述第二生态指标辅助向量和所述第四已更新生态指标视觉向量簇，进行生态指标更新操作，得到第五已更新生态指标视觉向量簇和第六已更新生态指标视觉向量簇；将所述第五已更新生态指标视觉向量簇和所述第六已更新生态指标视觉向量簇输入第三生态指标更新网络，进行生态指标混合更新，得到所述第一已更新生态指标视觉向量簇和所述第二已更新生态指标视觉向量簇。
[0011]在一些可选的实施例中，所述依据所述基础生态指标联动分析结果和所述环境区域比对数据，对所述第二农业生态指标关系集进行环境区域匹配以及生态指标向量的第二联动分析，得到所述种植环境检测报告二元组的目标生态指标联动分析结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的大数据可视化分析方法，其特征在于，应用于大数据可视化分析系统，所述方法包括：对拟分析的种植环境检测报告二元组进行不同特征细节程度的生态指标向量挖掘，得到第一农业生态指标关系集和第二农业生态指标关系集，所述第一农业生态指标关系集的特征细节程度低于所述第二农业生态指标关系集的特征细节程度，所述第一农业生态指标关系集包括第一生态指标视觉向量簇和第二生态指标视觉向量簇；对所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇进行生态指标向量的第一联动分析，得到基础生态指标联动分析结果以及所述种植环境检测报告二元组的环境区域比对数据；其中，各基础生态指标联动分析结果反映一个第一生态指标视觉向量与多个第二生态指标视觉向量的配对，或者反映一个第二生态指标视觉向量与多个第一生态指标视觉向量的配对；所述第一生态指标视觉向量为所述第一生态指标视觉向量簇对应的生态指标视觉向量，所述第二生态指标视觉向量为所述第二生态指标视觉向量簇对应的生态指标视觉向量；依据所述基础生态指标联动分析结果和所述环境区域比对数据，对所述第二农业生态指标关系集进行环境区域匹配以及生态指标向量的第二联动分析，得到所述种植环境检测报告二元组的目标生态指标联动分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇对进行生态指标向量的第一联动分析，得到基础生态指标联动分析结果，包括：确定所述第一生态指标视觉向量簇中的每个第一生态指标视觉向量与所述第二生态指标视觉向量簇中的所有第二生态指标视觉向量的第一相关性数据，以及所述第二生态指标视觉向量簇中每个第二生态指标视觉向量与所述第一生态指标视觉向量簇中的所有第一生态指标视觉向量的第二相关性数据；通过所述第一相关性数据和所述第二相关性数据对所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇进行生态指标向量关联分析，得到所述基础生态指标联动分析结果；所述基础生态指标联动分析结果满足设定关联评分。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一联动分析基于第一生态指标联动分析算法进行，所述第一生态指标联动分析算法包括第一目标生态指标更新网络；所述确定所述第一生态指标视觉向量簇中的每个第一生态指标视觉向量与所述第二生态指标视觉向量簇中的所有第二生态指标视觉向量的第一相关性数据，以及所述第二生态指标视觉向量簇中每个第二生态指标视觉向量与所述第一生态指标视觉向量簇中的所有第一生态指标视觉向量的第二相关性数据，包括：通过所述第一目标生态指标更新网络对所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇进行生态指标更新操作，得到第一已更新生态指标视觉向量簇和第二已更新生态指标视觉向量簇；对所述第一已更新生态指标视觉向量簇和所述第二已更新生态指标视觉向量簇进行向量运算，得到特征向量列表，所述特征向量列表的两个特征维度反映所述第一已更新生态指标视觉向量簇的第一已更新生态指标视觉向量以及所述第二已更新生态指标视觉向量簇的第二已更新生态指标视觉向量；
分别从所述两个特征维度对所述特征向量列表进行向量关联回归分析，得到所述第一相关性数据和所述第二相关性数据。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一相关性数据和所述第二相关性数据对所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇进行生态指标向量关联分析，得到所述基础生态指标联动分析结果，包括：分别从所述第一相关性数据和所述第二相关性数据中确定出满足设定关联评分的第一目标相关性数据和第二目标相关性数据；通过所述第一目标相关性数据，确定第一生态指标联动分析结果；通过所述第二目标相关性数据，确定第二生态指标联动分析结果；确定所述第一生态指标联动分析结果中第二目标生态指标视觉向量与第一目标生态指标视觉向量的第一数目比例，以及所述第二生态指标联动分析结果中第一目标生态指标视觉向量与第二目标生态指标视觉向量的第二数目比例；根据目标数目比例对应的生态指标联动分析结果，得到所述基础生态指标联动分析结果；所述目标数目比例为所述第一数目比例和所述第二数目比例中的最大值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一生态指标视觉向量簇和所述第二生态指标视觉向量簇对进行生态指标向量的第一联动分析，得到所述种植环境检测报告二元组的环境区域比对数据，包括：确定所述第一数目比例与所述第二数目比例的第一设定运算结果，以及所述第二数目比例与所述第一数目比例的第二设定运算结果；将所述第一设定运算结果和所述第二设定运算...

【专利技术属性】
技术研发人员：张俊宇，卜献伍，刘峻言，冯明星，李师略，冯舟，李彦瑾，贺智明，刘丹华，
申请(专利权)人：湖南嘉创信息科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：