基于机器学习的根际土壤健康评估方法及系统
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基于机器学习的根际土壤健康评估方法及系统
申请号:
CN202511285507
申请日期:
2025-09-10
公开号:
CN120832602A
公开日期:
2025-10-24
类型:
发明专利
摘要
本申请涉及数据处理技术领域,公开了一种基于机器学习的根际土壤健康评估方法及系统。该方法包括:本申请通过采集根际区域多维参数数据,运用根际时序中值滤波法处理异常值并计算综合指数,利用混合算法结合注意力机制融合静态与时序特征建立评估模型,输出健康得分并判断状态类别,最终通过根际因子权重自学习算法生成优化方案,实现了根际土壤健康的动态评估与智能调节的完整闭环管理。本申请解决了现有技术无法对根际微环境进行动态精准评估的问题,提高了根际土壤健康评估的准确性和智能化调节能力。
技术关键词
根际土壤
健康评估方法
评估算法
混合算法
因子权重
静态特征
健康评估系统
学习算法
植物根际
注意力机制
环境监测数据
调节剂
时序卷积神经网络
根际环境
参数
健康评估设备
梯度下降法
偏差