一种数字乡村信息处理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种数字乡村信息处理方法及系统，涉及农业数据分析技术领域，包括，通过传感器收集数字乡村农业数据，提取农业数据特征并采用信息增益、相关性分析以及递归特征消除筛选农业数据特征，构建XGBoost模型并通过树结构化帕岑估计方法进行模型优化，采用优化后的XGBoost模型分析农业数据特征；使用SHAP值方法结合XGBoost模型选择农业决策特征，并根据XGBoost模型分析结果和农业决策特征使用对抗生成网络生成乡村农业决策并进行决策优化；将乡村农业决策进行展示并存储至乡村数据库中。本发明专利技术提高了农业数据特征的代表性，并提高了农业数据分析的准确性，实现了乡村农业的自动化调整，进一步优化农业管理决策的精准度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及农业数据分析，特别是一种数字乡村信息处理方法及系统。

技术介绍

1、随着数字化技术的快速发展，数字乡村建设已成为现代农业发展的重要趋势，数字乡村的核心是通过物联网、传感器、人工智能等技术手段，收集、处理并分析农业数据，以实现精准农业管理与决策，在农业生产过程中，通过各种传感器获取气象、土壤、作物生长等各类数据，并将其整合到数字化平台，为农业管理提供科学依据，近年来，随着大数据、云计算、人工智能等技术的发展，数字乡村的应用逐渐扩展至农业生产的各个环节，包括作物种植、资源管理、农业决策等领域。

2、现有的农业数据处理技术普遍采用标准的特征选择和机器学习模型，虽然能够解决一些基本的农业预测问题，但仍存在诸多不足，现有技术未能充分挖掘农业数据中的潜在关联，导致模型的预测精度和泛化能力有限，且往往忽略了对农业决策过程的动态优化，缺乏对农业数据变化的实时反馈与决策调整机制。

技术实现思路

1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术提供了一种数字乡村信息处理方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数字乡村信息处理方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的数字乡村信息处理方法，其特征在于：所述提取农业数据特征并采用信息增益、相关性分析以及递归特征消除筛选农业数据特征，构建XGBoost模型并通过树结构化帕岑估计方法进行模型优化，采用优化后的XGBoost模型分析农业数据特征包括

3.如权利要求2所述的数字乡村信息处理方法，其特征在于：所述使用SHAP值方法结合XGBoost模型选择农业决策特征，并根据XGBoost模型分析结果和农业决策特征使用对抗生成网络生成乡村农业决策并进行决策优化指从特征集中选择特征i，并将特征i加入二次筛选集合S中使用S...

【技术特征摘要】

1.一种数字乡村信息处理方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的数字乡村信息处理方法，其特征在于：所述提取农业数据特征并采用信息增益、相关性分析以及递归特征消除筛选农业数据特征，构建xgboost模型并通过树结构化帕岑估计方法进行模型优化，采用优化后的xgboost模型分析农业数据特征包括

3.如权利要求2所述的数字乡村信息处理方法，其特征在于：所述使用shap值方法结合xgboost模型选择农业决策特征，并根据xgboost模型分析结果和农业决策特征使用对抗生成网络生成乡村农业决策并进行决策优化指从特征集中选择特征i，并将特征i加入二次筛选集合s中使用shap值方法计算特征贡献；

4.如权利要求3所述的数字乡村信息处理方法，其特征在于：生成乡村农业决策后通过相关部门和专业人员进行评估，通过评估后进行实施指将输出的乡村农业决策向相关部门和专业人员进行展示，通过专业人员打分综合评估后判断决策可行性，将通过专业人员评估的乡村农业决策进行实施。

5.如权利要求1所述的数字乡村信息处理方法，其特征在于：所述通过传感器收...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋剑辉，戴子君，
申请(专利权)人：杭州数亮科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：