一种基于深度语义解析的智能农业指令识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度语义解析的智能农业指令识别方法，包括如下步骤：S1、接收农业任务自然语言指令并进行预处理，生成文本数据；S2、构建深度语义解析模型，生成结构化语义特征向量；S3、采集目标农业环境中的实时数据，并与结构化语义特征向量融合，构建状态信息向量；S4、采用信赖域策略优化算法建立策略函数与价值函数，优化农业作业策略；S5、根据优化作业策略，生成农业设备的控制指令，驱动设备执行作业操作；S6、采集作业反馈数据，分析并更新状态信息向量，调整深度语义解析模型。本发明专利技术实现了一种融合深度语义解析与策略优化的农业自然语言指令识别与执行方法，用于提升农业作业的智能化处理能力与执行效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能控制与农业信息化，尤其涉及一种基于深度语义解析的智能农业指令识别方法。

技术介绍

1、随着智慧农业技术的不断发展，农业生产正在向数字化、自动化和智能化方向转型。在此背景下，利用自然语言处理技术实现人机交互控制，成为智能农业系统中提升作业效率和人机协同能力的重要手段。当前部分系统已能初步识别农户通过语音或文本输入的作业指令，并完成基础的语义识别与设备联动操作，常采用词袋模型、浅层神经网络或规则模板驱动的语义识别方法。然而，这类方法对复杂农业任务指令的理解能力较弱，难以准确提取指令中的作业意图、关键参数与环境条件，存在解析精度低、通用性差的问题。

2、在农业任务执行策略优化方面，现有系统多依赖预设规则、启发式算法或强化学习技术进行设备控制决策。这些方法在面对作业场景变化大、环境状态复杂的农业应用中往往难以兼顾策略的稳定性与动态适应性，存在策略更新过慢、参数调整不合理的问题。此外，当前农业控制系统大多未形成指令识别与作业执行的闭环机制，无法根据实时反馈对识别结果与执行策略进行有效校正，导致农业作业智能水平有限。</p>

3、现有本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度语义解析的智能农业指令识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度语义解析的智能农业指令识别方法，其特征在于，所述农业任务自然语言指令具体包括作业类型、作物对象、作业区域、时间要求及环境约束条件。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度语义解析的智能农业指令识别方法，其特征在于，所述对农业任务自然语言指令进行预处理具体包括去除停用词、分词处理、词性标注及句法结构分析。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度语义解析的智能农业指令识别方法，其特征在于，所述S2具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种基...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度语义解析的智能农业指令识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度语义解析的智能农业指令识别方法，其特征在于，所述农业任务自然语言指令具体包括作业类型、作物对象、作业区域、时间要求及环境约束条件。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度语义解析的智能农业指令识别方法，其特征在于，所述对农业任务自然语言指令进行预处理具体包括去除停用词、分词处理、词性标注及句法结构分析。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度语义解析的智能农业指令识别方法，其特征在于，所述s2具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于深度语义解析的智能农业指令识别方法，其特征在于，所述s3具体包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于深度语义解析的智能农业指令识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：王平山，邓雄，马翔，袁丹，承冬书，盛春艳，
申请(专利权)人：广东科技学院，
类型：发明
国别省市：