【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧农业，尤其涉及一种基于神经网络的农作物智能推荐系统。
技术介绍
1、农作物智能推荐技术是现代智慧农业领域的重要分支之一，技术核心在于利用数据驱动方法，根据不同区域、不同季节的农业环境条件，为农户提供科学可靠的农作物种植推荐。当前主要的技术路线多依托传统机器学习和深度学习两种方式实现，传统机器学习方法通常通过人工提取土壤、气象、农事操作历史等领域知识特征，借助分类模型对推荐任务进行预测，具有可解释性强、计算成本较低的优势，但由于其特征依赖专家经验，面对复杂环境变化或未知特征时，模型泛化能力明显不足。
2、随着深度学习技术的成熟，近年来出现了基于多层神经网络结构的农作物推荐系统，从原始数据中提取高维特征表示，利用神经网络强大的非线性建模能力提升推荐准确性与泛化性能，现已成为农作物智能推荐领域的主流技术之一。但是，现有的神经网络方法在实际跨区域、跨季节的应用中普遍存在数据分布差异大的问题，不同地区的气候、土壤属性、种植习惯等存在显著差异，导致传统的深度学习推荐模型在跨环境条件下的泛化能力表现较差，推荐结果精准度和...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的农作物智能推荐系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的农作物智能推荐系统，其特征在于，所述农业多源数据获取模块，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的农作物智能推荐系统，其特征在于，所述跨环境数据划分模块，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的农作物智能推荐系统，其特征在于，所述深度特征提取网络模块，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于神经网络的农作物智能推荐系统，其特征在于，所述分别构建独立的特征嵌入网络，具体为：
6.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的农作物智能推荐系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的农作物智能推荐系统，其特征在于，所述农业多源数据获取模块，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的农作物智能推荐系统，其特征在于，所述跨环境数据划分模块，包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的农作物智能推荐系统，其特征在于，所述深度特征提取网络模块，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于神经网络的农作物智能推荐系统，其特征在于，所述分别构建独立的特征嵌入网络，具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于神经网...
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