【技术实现步骤摘要】
一种枯叶病预测模型构建方法、设备、系统及存储介质
[0001]本专利技术涉及计算机软件
,具体涉及一种枯叶病预测模型构建方法、设备、系统及存储介质。
技术介绍
[0002]苹果树枝枯病是首先在苹果树上发现,定名为苹果树枝枯病。在蔷薇科果树上都有不同程度的发生。苹果树枝枯病是由朱红丛赤壳菌侵染所引起的、发生在苹果树上的病害。主要危害苹果大树上衰弱的枝梢,多在结果枝或衰弱的延长枝前端形成褐色不规则凹陷斑,病斑上散生小黑点,即病菌的分生孢子器。发病后期病部树皮脱落,木质部外露,严重的枝条枯死。
[0003]病菌以菌丝和分生孢子器在病部越冬。天气潮湿或降雨时,从孢子器中释放出分生孢子,借风雨传播。病菌为弱寄生菌,只有在枝条很弱且有伤口时,才能侵染、发病。发病原因为:(1)清园不彻底:病菌在枯枝上越冬,次年春季病菌借风力、昆虫、雨水传播。(2)管理不到位:一是水肥不足,使树体衰弱;二是土壤板结,根系发育不良,吸收功能降低;三是管理过程中由于操作不慎造成机械伤口,有利于病菌侵入;四是晚霜冻害。(3)园内荫蔽,通风透光不良,枝条生长嫩弱。
[0004]传播途径途径为:病菌可在病树上越冬,翌年春季经花器、自然孔(气孔、皮孔、水孔)或伤口侵入。
②
果园内传播。病菌可借风雨、昆虫(如蜜蜂、介壳虫、蚜虫)、鸟类和修剪工具等。
③
远距离传播,主要是易感寄主材料的转移,包括幼苗、接穗、砧木、水果、被污染的运输工具及候鸟等。
[0005]苹果树枝枯病完全消灭是不可能的,会长期共存 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种枯叶病预测模型构建方法,其特征在于,包括:S1:获取枯叶病数据集H:{x,y},其中,X:{x}是茎和叶的微量元素含量,为自变量,Y:{y}是枯叶病发病率,为因变量;S2:按预设方法对所述枯叶病数据集进行增强处理,获取训练样本;S3:利用所述训练样本对机器学习模型进行训练,获取枯叶病预测模型。2.如权利要求1所述的一种枯叶病预测模型构建方法,其特征在于,在步骤S1中,同时获取枯叶病数据集、验证样本和与所述枯叶病数据集对应的相关随机序列,所述相关随机序列为其它环境数据;且步骤S3之后还包括:S4:将所述验证样本输入所述枯叶病预测模型,验证所述枯叶病预测模型有效性。3.如权利要求2所述的一种枯叶病预测模型构建方法,其特征在于,按预设方法对所述枯叶病数据集进行增强处理,获取训练样本,包括:S21:用对角线法递归并发现第n个相关随机序列的递归可枚举函数作为可能工具变量Z:{z},n≥1,n为正整数;S22:若Z:{z
i
}不能通过对称性条件Φ检查,取n=n+1,重新执行步骤S21,其中,{z
i
}为z的幂次集,i为正整数;S23:若Z:{z
i
}能通过对称性条件Φ检查,将可能工具变量Z:{z}作为工具变量;S24:用工具变量Z:{z}对X:{x}进行逆向拟合,得到Z:{z}到X:{x}的过拟合关系Θ
‑1;用Y:{y}到工具变量Z:{z}进行逆向拟合,获取Y:{y}到Z:{z}的过拟合关系Γ
‑1;S25:根据过拟合关系Θ
‑1和过拟合关系Γ
‑1,从数据Y:{y}求出数据X:{x}里的缺失项,得到完整的数据集H:{x,y};S26:用分段插值的方法或者高斯混合模型获得因变量Y的随机分布,产生预设数量的因变量数据Y:{y
产生
};使用过拟合关系Γ
‑1计算出预设数量的工具变量数据Z:{z
产生
};使用过拟合关系Θ
‑1计算出预设数量的自变量数据X:{x
产生
};S27:若Z:{z
产生i
}(i同前面)不能通过对称性条件Φ检查,取n=n+1,重新执行步骤S21,其中,{z
产生i
}为z
产生
的幂次集,i为正整数;S28:若Z:{z
产生i
}能通过对称性条件Φ检查,将自变量数据X:{x
产生
}和因变量数据Y:{y
产生
}作为训练样本。4.如权利要求3所述的一种枯叶病预测模型构建方法,其特征在于,步骤S4之后还包括:S5:若所述枯叶病预测模型有效性小于预设的阈值,取n=n+1,重新执行步骤S21。5.一种枯叶病预测模型构建设备,其特征在于,包括:数据获取模块,用于获取枯叶病数据集H:{x,y},其中,X:{x}是茎和叶的微量元素含量,为自变量,Y:{y}是枯叶病发病率,为因变量;训练样本获取...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈冰,常松,盛建东,蒋平安,罗明,张凯,程军回,韩贝贝,王新军,刘骁,毛宾宾,王露露,
申请(专利权)人:新疆农业大学,
类型:发明
国别省市:
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