【技术实现步骤摘要】
一种农业病虫害知识图谱优化方法、系统及计算机
[0001]本申请涉及数据处理
，特别是涉及一种农业病虫害知识图谱优化方法、系统及计算机。
技术介绍
[0002]随着农业领域与农业技术的高速发展，农业智能信息化是目前农业领域发展的热点方向，农业智能信息化是指将信息技术应用于农业，旨在提高农业的效率、生产力和可持续性。近年来，农业信息化在传统农业中的作用越来越重要，它为解决传统农业面临的挑战和问题提供了新的方法。
[0003]知识图谱是一种用于描述和组织知识的技术，它可以将农业相关的信息和数据组织成一种结构化的形式。通过使用知识图谱，农业信息化可以更好地管理和应用农业知识，从而提高农业生产的效率和可持续性。
[0004]在农业病虫害知识图谱的应用中，其中一种知识表示方法是转换知识图谱中三元组中的节点与关系，变成便于识别、处理的低维度且稠密聚拢的张量单元，并基于张量单元完成链接预测。但其在转换节点过程中，通常会忽略节点与节点之间的关联关系，进而影响农业病虫害知识图谱链接预测的可靠性。
技术实现思路
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种农业病虫害知识图谱优化方法，其特征在于，包括以下步骤：自初始知识图谱中提取信息元素，对所述信息元素进行优化处理，以获取包含若干个节点编码的节点张量单元组及包含若干个关系编码的关系张量单元组；构建训练模型，通过损失函数对所述训练模型进行优化，以获取预测模型；自所述节点张量单元组内选定某一节点编码为头节点编码，自所述关系张量单元组内选定某一关系编码为第一关系编码，基于所述头节点编码、所述第一关系编码及所述预测模型于所述节点张量单元组内选定另一节点编码为尾节点编码，所述头节点编码、所述第一关系编码及所述尾节点编码构成第一链接；提取与所述第一关系编码相似的若干个第二关系编码，分别提取与所述第一关系编码及所述第二关系编码关联的节点编码，以形成挖掘空间；设置初始挖掘范围，所述初始挖掘范围覆盖所述挖掘空间，通过所述初始挖掘范围内的节点编码的密度，对所述初始挖掘范围进行一次调节判定，通过所述初始挖掘范围内的节点编码的相似度，对所述初始挖掘范围进行二次调节判定，通过所述一次调节判定及所述二次调节判定，将所述初始挖掘范围调节至终选挖掘范围；基于所述终选挖掘范围，于所述挖掘空间内的节点编码中确定终选节点编码，以所述终选节点编码自若干个所述第二关系编码中确定相似编码，所述头节点编码、所述相似编码及所述尾节点编码构成第二链接；自所述第一链接及所述第二链接中确定预测链接。2.根据权利要求1所述的农业病虫害知识图谱优化方法，其特征在于，所述自初始知识图谱中提取信息元素，对所述信息元素进行优化处理，以获取包含若干个节点编码的节点张量单元组及包含若干个关系编码的关系张量单元组的步骤包括：自初始知识图谱中的节点集合内提取节点信息元素，对所述节点信息元素进行编码赋予，以获取若干个节点编码，若干个所述节点编码形成所述节点张量单元组；自初始知识图谱中的关系集合内提取关系信息元素，对所述关系信息元素进行编码赋予，以获取若干个关系编码，若干个所述关系编码形成所述关系张量单元组。3.根据权利要求1所述的农业病虫害知识图谱优化方法，其特征在于，所述损失函数的公式为：，其中，表示损失函数，表示逻辑回归函数，表示固定差值，表示节点张量单元组内某一正样本头节点编码，表示关系张量单元组内某一正样本关系编码，表示节点张量单元组内某一正样本尾节点编码，表示节点张量单元组内某一负样本头节点编码，表示关系张量单元组内某一负样本关系编码，表示节点张量单元组内某一负样本尾节点编码，表示阿达玛乘积，n、i均表示计算参数。4.根据权利要求1所述的农业病虫害知识图谱优化方法，其特征在于，所述通过所述初始挖掘范围内的节点编码的密度，对所述初始挖掘范围进行一次调节判定的步骤包括：判断所述初始挖掘范围内的节点编码的密度是否大于密度阈值；
若所述初始挖掘范围内的节点编码的密度大于所述密度阈值，则缩小挖掘范围；若所述初始挖掘范围内的节点编码的密度小于所述密度阈值，则扩大挖掘范围；所述通过所述初始挖掘范围内的节点编码的相似度，对所述初始挖掘范围进行二次调节判定的步骤包括：判断所述初始挖掘范围内的节点编码的相似度是否大于相似度阈值；若所述初始挖掘范围内的节点编码的相似度大于所述相似度阈值，则扩大挖掘范围；若所述初始挖掘范围内的节点编码的相似度小于所述相似度阈值，则缩小挖掘范围。5.根据权利要求1所述的农业病虫害知识图谱优化方法，其特征在于，所述初始挖掘范围内的节点编码的密度的计算公式为：，其中，表示...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱文彬，彭嘉豪，郭熙，舒文豪，
申请(专利权)人：江西农业大学，
类型：发明
国别省市：
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