一种智能化农业供应链监管方法技术

本发明专利技术公开了一种智能化农业供应链监管方法，方法包括数据采集、数据预处理、建立农业供应链监管模型、模型参数优化和农业供应链监管。本发明专利技术属于数据处理技术领域，具体是指一种智能化农业供应链监管方法，本方案引入基于两个拉普拉斯函数的凸组合定义鲁棒熵，进而定义鲁棒损失函数；将基于混合熵引导的损失函数转化为凸优化问题，并制定参数更新机制，处理约束优化问题，增加了模型优化的可靠性；利用镜头成像反向学习方法和优化的圆混沌图初始化优化个体位置；通过设计自适应非线性递减权重因子，动态调整搜索能力，控制搜索范围；高效、准确地优化农业供应链监管模型参数，提高供应链的监管能力和预测精度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，具体是指一种智能化农业供应链监管方法。

技术介绍

1、农业供应链监管方法的核心目的是确保农业产品从生产到销售的全过程都能顺利、高效地进行，帮助管理和优化农业供应链，以保证食品的安全、质量和供应的稳定性。但是一般农业供应链监管方法存在模型处理噪声数据能力差，对于偏离中心趋势的样本不敏感，导致模型稳定性差及模型过拟合风险严重的问题；一般农业供应链监管方法存在模型参数优化时种群初始化多样性和分布均匀性不足，导致全局搜索能力弱，搜索收敛速度慢及学习性弱导致无法快速实现准确优化的问题。

技术实现思路

1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种智能化农业供应链监管方法，针对一般农业供应链监管方法存在模型处理噪声数据能力差，对于偏离中心趋势的样本不敏感，导致模型稳定性差及模型过拟合风险严重的问题，本方案引入基于两个拉普拉斯函数的凸组合定义鲁棒熵，进而定义鲁棒损失函数，能够对偏差灵活处理，使得模型更注重整体误差的减少，增强模型的泛化能力；通过定义鲁棒熵的上界和下界，提供对模型稳定性和本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能化农业供应链监管方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种智能化农业供应链监管方法，其特征在于：在步骤S3中，所述建立农业供应链监管模型是基于对历史农业供应链监管数据预处理得到的训练集和测试集构建神经网络并进行优化，训练集用于训练农业供应链监管模型，测试集用于评估农业供应链监管模型性能；具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种智能化农业供应链监管方法，其特征在于：在步骤S4中，所述模型参数优化是对农业供应链监管模型的参数进行调整；具体包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种智能化农业供应链监管方法，其特...

【技术特征摘要】

1.一种智能化农业供应链监管方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种智能化农业供应链监管方法，其特征在于：在步骤s3中，所述建立农业供应链监管模型是基于对历史农业供应链监管数据预处理得到的训练集和测试集构建神经网络并进行优化，训练集用于训练农业供应链监管模型，测试集用于评估农业供应链监管模型性能；具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种智能化农业供应链监管方法，其特征在于：在步骤s4中，所述模型参数优化是对农业供应链监管模型的参数进行调整；具体包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种智能化农业供应链监管方法，其特征在于：在步骤s1中，所述数据采集是采集历史农业供应链监管数据；所述历史农业供应链监管数据包括农产品生产数据、物流运输数据、环境数据、供应链管理数据和满意度反馈等级；将满意度...

【专利技术属性】
技术研发人员：张国栋，李霞，刘佳韵，宋涛，王平，王克响，米铁柱，
申请(专利权)人：青岛九天智慧农业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：