【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于人工智能的耕地质量监测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、随着生活水平的提高和人们对食品安全的更加关注，耕地质量的监测和管理变得越来越重要。随着计算机技术和人工智能算法的飞速发展，将人工智能技术应用在耕地质量监测和管理领域中逐渐成为新的发展方向。
2、当前利用人工智能技术进行耕地质量监测的一般方法是，基于传感器获取土壤的温度、湿度、酸碱度等指标数据，然后利用人工智能算法对指标数据进行分析，来预测植物的生长状况、评价土壤的肥力、评价耕地的质量，等等。但是，人工智能算法可靠与否直接依赖于算法中参数的准确性，而要想获得准确的参数，就需要采集大量的土壤指标数据作为样本数据、并对样本数据对应的耕地质量等级进行人工标注后作为样本标签，来对算法或者说模型进行训练。
3、显然，想要训练出较为可靠的模型，就需要前期获取大量经人工标注后的训练数据来对模型进行训练，训练数据的获取需要花费大量人工成本，所以当前基于人工智能的耕地质量监测方法存在成本较高的问题。
技术...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的耕地质量监测方法，其特征在于，所述耕地质量监测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的耕地质量监测方法，其特征在于，所述损失函数为：
3.根据权利要求1或2所述的基于人工智能的耕地质量监测方法，其特征在于，所述预设条件为：
4.根据权利要求1或2所述的基于人工智能的耕地质量监测方法，其特征在于，所述用目标权重系数向量，对实时采集所得实采指标数据向量与所述预采指标数据向量之间的差异进行修正，完成待监测耕地的质量等级确定的具体过程为：
5.根据权利要求1或2所述的基于人工智能的耕地质量监测方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的耕地质量监测方法，其特征在于，所述耕地质量监测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的耕地质量监测方法，其特征在于，所述损失函数为：
3.根据权利要求1或2所述的基于人工智能的耕地质量监测方法，其特征在于，所述预设条件为：
4.根据权利要求1或2所述的基于人工智能的耕地质量监测方法，其特征在于，所述用目标权重系数向量，对实时采集所得实采指标数据向量与所述预采指标数据向量之间的差异进行修正，完成待监测耕地的质量等级确定的具体过程为：
5.根据权利要求1或2所述的基于人工智能的耕地质量监测方法，其特征在于，初始预设权重系数向量由人工给定。
6.根据权利要求1或2...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋海娟，王苗苗，张红方，李大娟，陈博，邓淑英，宋海彦，
申请(专利权)人：河南省润丰技术咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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