CN118818001B 基于人工智能的土壤检测和恢复系统、方法及设备 （塔里木大学）

本申请公开了一种基于人工智能的土壤检能分析单元用于利用多组四分类模型对所述目2所述土壤数据采集单元用于通过传感器集群和遥感设备实时采集目标区域的土壤数所述人工智能分析单元用于利用多组四分类模型对所基于贝叶斯优化的方法，对每组四分类模型对应的权重系数进将四分类概率值矩阵中每个模型坐标轴上的数据所述土壤恢复决策单元用于将目标土壤特征集和检测评估结所述执行反馈单元用于对生成的多份土壤恢复方案进行语义抽取，遥感设备基于目标时间间隔采集包括目标区域的土壤高光谱图像，以构分别对第一传感数据序列和遥感数据序列进行标准化处理基于主要特征向量构建正交变换矩阵，所述正交变换矩阵用于对标准化后的基于多个目标滞后阶数，计算第一传感数据序列中每项指标所基于采集时间顺序对第一传感数据序列、第二传感数据序列、kl表示第k个波段和第l个时间切片的融合数据序列，α表示第一系数，取值为3感数据序列第k个波段在第l个时间切片的左奇异向量矩阵，表示标准化后的遥感数据阶数，计算第一传感数据序列中每项指标所在整体时间序列对应的多个自平均相关系数，x)=",)表示第m个四抽取大语言模型中的多个隐藏层，并根据每个隐藏层将构建的多组三层全连接神经网络分别插入大语言模型中对应隐将目标土壤特征集和检测评估结果输入训练后的目标大语言模分别对生成的多份土壤恢复方案进行语义抽取，以得到包基于目标规则构建推理引擎，并结合第一知识库分别对多组集合进行决策数值计算，遍历目标方案对应的集合，若执行动作存在于第二知识库中，则调用4基于贝叶斯优化的方法，对每组四分类模型对应的权重系数进将四分类概率值矩阵中每个模型坐标轴上的数据将目标土壤特征集和检测评估结果输入大语言模型，以生成多份对生成的多份土壤恢复方案进行语义抽取，并使用推理引擎选择目标方5[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的土壤检测和恢复系统、生态环境和人类健康构成了潜在的风险。土壤检测和恢复因此成为一项至关重要的任务，6征集；所述人工智能分析单元用于利用多组四分类模型对所述目标土壤特征集进行分类，设数量的土壤恢复方案；所述执行反馈单元用于对生成的多份土壤恢复方案进行语义抽后阶数，计算第一传感数据序列中每项指标所在整体时间序列对应的多个自平均相关系换矩阵用于对标准化后的数据序列进行融合计算，以得到融合数据序列，包括：kl表示第k个波段和第l个时间切片的融kl表示遥感数据序列第k个波段在第l个时间切片的左奇异向量7权重系数进行迭代更新，以最大化多组四分类模型的总预测概率，包括：其中，N表示迭)表示第m个四分类模型预测样本xi别对生成的多份土壤恢复方案进行语义抽取，以得到包括执行动作和对应数值的多组集8[0018]图1为本申请实施例提供的一种基于人工智能的土壤检测和恢复系统的示意框[0026]图1为本申请实施例提供的一种基于人工智能的土壤检测和恢复系统的示意框9[0027]土壤数据采集单元101，通过传感器集群和遥感设备实时采集目标区域的土壤数列。Skl=[0039]再然后，利用正交变换公式，将标准化后的传感器数据和遥感数据融合在一每项指标所在整体时间序列对应的多个自平均相关系数，以得到第二传感数据序列：后阶数下的自平均相关系数较高，说明在该时间间隔下土壤指标存在显著的周期性变化，型中的多个隐藏层，并根据每个隐藏层输出的维度尺寸构建对应的三层全连接神经网络。技术，包括命名实体识别(NER)、依存解析(DependencyParsing)、主题建模(Topic[0057]图2为本申请实施例提供的一种人工智能分析方法的流程示意图。本申请实施例SVM的目的是找到将数据分为四类的多个超平面。具体地，在四分类问题中，采用一对多)为第m个SVM的预测概率。[0062]通过贝叶斯优化方法求解上述目标函数并满足约束条件，可以得到最优的权四分类概率值矩阵。基于前文所述示例，将目标土壤特征集分别输入三组四分类SVM模型i+b1ReLU(z1)+b22+b3[0086]在步骤S304处，将目标土壤特征集和检测评估结果输入训练后的目标大语言模[0087]通过上述方法，能够有效利用大语言模型的深度特征提取能力和多层次表征能隐藏层的权重矩阵和偏置向量，FCNNi表示插入在第i层隐藏层之后的三层全连接神经网FCNNi的前提下，针对性地优化模型在土壤恢复方面的表现。训练时，可以使用均方误差(Meanyi表示第i个样本的真实值，表示模型对第i个样本的预测值。可以使用优化算法(如对生成的多份土壤恢复方案进行语义抽取，以得到包括执行动作和对应数值的多组集合。[0109]每个方案在实施过程中会产生一定的碳排放量。设每种材料的单位碳排放量为重为0.4，则对于方案1和方案2的评分分别为：S1＝0.6*(1/25500)+0.4*(1/6000)≈0.000086。0.000076。