【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据分析，具体而言，涉及一种基于人工智能的自然资源数据分析方法及系统。
技术介绍
1、目前，我国仍然面临着人均耕地少、耕地质量总体不高、耕地后备资源不足的基本国情，耕地流失与保护的矛盾和压力依然突出。不仅需要对资源进行识别和分析还需要对生态信息进行分析，现目前，在获得自然资源数据时，需要人工进行分析，这样需要浪费大量的时间和人力，随着科技的不断发展和进步，人工智能涉及的领域越来越广泛，专利技术人将人工智能和自然资源领域结合起来，但是如何保障人工智能对自然资源数据分析的准确性是现目前难以解决的一个技术问题。
技术实现思路
1、为改善相关技术中存在的技术问题，本申请提供了一种基于人工智能的自然资源数据分析方法及系统。
2、第一方面，提供一种基于人工智能的自然资源数据分析方法包括：
3、获得需要进行处理的自然资源数据集合；
4、基于所述需要进行处理的自然资源数据集合，采用通用人工智能线程对所述需要进行处理的自然资源数据集合进行实时资源特征识别，得到对...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的自然资源数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别人工智能线程是基于每一个第一范例的第一回归分析实时资源特征和当前目录之间的共享系数进行训练得到的；所述人工智能分析线程是基于每一个第二范例的第二回归分析种类和种类目录之间的共享系数进行训练得到的；所述通用人工智能线程是基于每一个第三范例的第三分析结果和范例目录之间的共享系数进行训练得到的，所述第三分析结果包括第三回归分析实时资源特征和第三种类，范例目录包括第三范例的当前目录和种类目录。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的自然资源数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别人工智能线程是基于每一个第一范例的第一回归分析实时资源特征和当前目录之间的共享系数进行训练得到的；所述人工智能分析线程是基于每一个第二范例的第二回归分析种类和种类目录之间的共享系数进行训练得到的；所述通用人工智能线程是基于每一个第三范例的第三分析结果和范例目录之间的共享系数进行训练得到的，所述第三分析结果包括第三回归分析实时资源特征和第三种类，范例目录包括第三范例的当前目录和种类目录。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一可能性分布是基于需要进行处理的自然资源数据集合和识别提示特征、采用通用人工智能线程对需要进行处理的自然资源数据集合进行实时资源特征识别得到的；所述第二可能性分布是基于需要进行处理的自然资源数据集合和识别提示特征、采用识别人工智能线程对需要进行处理的自然资源数据集合进行实时...
【专利技术属性】
技术研发人员：伏勇，丁易，熊丽媛，何中海，江成美，何西，周义平，钟远洋，彭兴华，辛龙龙，
申请(专利权)人：四川省核地质调查研究所，
类型：发明
国别省市：
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