【技术实现步骤摘要】
生物质水稻育秧盘的制备方法及其系统
[0001]本申请涉及领域，且更为具体的涉及一种生物质水稻育秧盘的制备方法及其系统。
技术介绍
[0002]黑龙江省是农业大省，传统的农作物秸秆都废弃或焚烧，近几年国家提倡保护环境减少焚烧，但废弃的农作物秸秆处理成为难题。以下是一些常见的解决废弃的农作物秸秆的方案：1、秸秆还田：将农作物秸秆还田，作为有机肥料来提供养分给土壤，促进土壤的肥力和结构改善。2、秸秆堆肥：将农作物秸秆进行堆肥处理，与其他有机废弃物一起进行混合堆肥，通过微生物的分解作用，将秸秆转化为有机肥料。3、生物质能利用：将农作物秸秆作为生物质能源的原料，进行发酵、压缩、燃烧等处理，转化为生物质燃料，如生物质颗粒、生物质燃气等。4、秸秆制浆：利用化学方法将农作物秸秆转化为纤维素浆料，用于制造纸张、纤维板等产品。然而，这些方案各自也存在很多缺点：1、秸秆还田：需要进行秸秆还田的地块和农田条件有限，如果秸秆过多无法还田，可能会导致秸秆堆放堆积，增加环境污染的风险。2、秸秆堆肥：堆肥过程需要较长时间，且需要控制好湿度、温度和氧气供应...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种生物质水稻育秧盘的制备方法，其特征在于，包括：获取预定时间段的搅拌好物料的湿度值、所述预定时间段内多个预定时间点的吸取速度值；将所述预定时间段的搅拌好物料的湿度值按照时间维度排列为湿度输入向量后通过卷积神经网络模型以得到湿度特征向量；将所述多个预定时间点的吸取速度值按照时间维度排列为吸取速度输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到吸取速度特征向量；计算所述所述吸取速度特征向量相对于所述湿度特征向量的响应性估计以得到分类特征矩阵；对所述分类特征矩阵进行优化以得到优化分类特征向量；将所述优化分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示当前时间点的吸取速度应增大或应减小。2.根据权利要求1所述的生物质水稻育秧盘的制备方法，其特征在于，将所述预定时间段的搅拌好物料的湿度值按照时间维度排列为湿度输入向量后通过卷积神经网络模型以得到湿度特征向量，包括：使用所述卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别进行：对输入数据进行基于所述第一尺度第一卷积核的卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行沿着通道维度的各个特征矩阵池化以得到池化特征图；对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述卷积神经网络模型的最后一层的输出为所述湿度特征向量，所述卷积神经网络模型的第一层的输入为所述湿度输入向量。3.根据权利要求2所述的生物质水稻育秧盘的制备方法，其特征在于，将所述多个预定时间点的吸取速度值按照时间维度排列为吸取速度输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到吸取速度特征向量，包括：将所述吸取速度输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一尺度吸取速度特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；将所述吸取速度输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二尺度吸取速度特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；将所述第一尺度吸取速度特征向量和所述第二尺度吸取速度特征向量进行级联以得到所述吸取速度特征向量。4.根据权利要求3所述的生物质水稻育秧盘的制备方法，其特征在于，将所述吸取速度输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以得到第一尺度吸取速度特征向量，包括：使用所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层以如下第一卷积公式对所述吸取速度输入向量进行一维卷积编码以得到所述第一尺度吸取速度特征向量；其中，所述第一卷积公式为：其中，a为第一卷积核在x方向上
的宽度、第一卷积核参数向量、为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为第一卷积核的尺寸，表示所述吸取速度输入向量，表示对进行一维卷积。5.根据权利要求4所述的生物质水稻育秧盘的制备方法，其特征在于，将所述吸取速度输入向量输入所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以得到第二尺度吸取速度特征向量，包括：使用所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层以如下第二卷积公式对所述吸取速度输入向量进行一维卷积编码以得到所述第二尺度吸取速度特征向量；其中，所述第二卷积公式为：其中，b为第二卷积核在x方向上的宽度、为第二卷积核参数向量、为与卷积...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘秀国，魏冲，王清敏，陈玲玲，张晓明，张玉国，
申请(专利权)人：哈尔滨辰昌农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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