【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农业科技领域，具体涉及一种基于ai大模型的农业精准种植预训练和微调训练方法。
技术介绍
1、随着农业现代化的推进，精准农业已成为提高农业生产效率和减少资源浪费的重要途径。在此背景下，人工智能技术的应用为农业领域带来了新的机遇。特别是，利用ai大模型进行农业精准种植预训练和微调训练成为一项具有巨大潜力的技术。2024年发表在期刊《华南农业大学学报》上的文章《农业人工智能技术：现代农业科技的翅膀》综述了农业人工智能的几个关键技术以及人工智能在种植业、禽畜牧业和农产品溯源与分级等应用研究领域的现状。2024年发表在期刊《农业工程技术》上的文章《人工智能大模型在智慧农业领域的应用》介绍了人工智能大模型的基本概念，分析了现阶段智慧农业的现状与挑战，并详细阐述了人工智能大模型在智慧农业领域的应用。
2、传统的农业种植方法往往受制于地理、气象和土壤等复杂因素，导致生产效率和质量的波动。而基于ai大模型的预训练和微调训练方法，通过深度学习技术，可以在大量农业数据的基础上进行模型的预训练，从而使模型具备更好的智能性和适应性。随后，通过在实际农田环境中的微调训练，将模型优化至适应不同的农业场景，实现对农作物生长、土壤条件、气象变化等多方面因素的智能分析与预测。这一技术背景凸显了利用ai大模型进行农业精准种植的潜在优势，包括提高农业生产效率、降低生产成本、减少资源浪费，从而推动现代农业的可持续发展。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于ai大模型的农业精准
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案为：
3、一种基于ai大模型的农业精准种植预训练和微调训练方法，包括以下步骤：
4、步骤1：数据预处理：将从开源数据集和实地采集收集数据，将土壤、气象、农作物生长、作物类型、地点、时间、作物所遇问题及解决策略进行数据清洗，整理为数据集，由以下具体步骤组成：
5、步骤1-1：识别和处理缺失值：识别数据集中的缺失值，标记为预设占位符，如果缺失数据数量少于预设数据量，则删除含有缺失值的行或列；如果缺失数据数量超出预设数据量，使用相应数据的均值或邻近数据填充缺失值；
6、步骤1-2：数据转换：采用最小最大值归一化数据集中各特征的数值；归一化方法为：
7、x_norm＝(x-min)/(max-min)
8、其中，xnorm为归一化值，min和max分别为最小值最大值；
9、步骤1-3：识别和处理异常值：大于标准差std的数值识别为异常值；使用前后邻近的正常值来替换异常值；
10、步骤2：预训练：模型结构由一个以上transformer解码器堆叠而成；每个解码器中包括自注意力机制和前馈神经网络两个主要组件；模型中的自注意力机制允许模型在处理每个特征时，捕获不同特征之间的更加长远的依赖关系；
11、用训练集进行模型预训练：即数据集中地区、土壤湿度、气象信息、作物类型信息作为模型输入的自变量x＝{x1,x1,···,xm},其中m为自变量的个数，数据集中作物所遇问题的解决策略以及对应的专家建议信息作为模型的标签信息y＝{y1,y1,···,yn}，其中yn为模型的一种输出答案类型，n为输出答案类型的数量；模型训练过程中的损失函数使用交叉熵损失函数：
12、
13、其中表示模型预测得到的结果分布；
14、步骤3：微调：使用实时采集的农田数据、农田作物的生长情况、实际情况下遇到问题的解决策略以及专家建议信息对预训练好的大模型进行微调；
15、步骤4：实时监测和调整：在农业生产环境中部署微调后的模型，实时监测农田数据，实时输出精准种植建议。
16、进一步，步骤1中使用了最近邻法确定填充缺失值，先根据欧式距离来确定距离具有缺失数据样本最近的k个样本，然后将这k个值加权平均来填充当前缺失值。
17、进一步，所述步骤1-3中识别异常值采取的方法为基于密度的空间聚类方法dbscan。
18、进一步，所述步骤1-3中的湿润指数为降水量与温度的比值，季节循环位置以正弦和余弦函数来编码。
19、进一步，所述步骤2中模型训练参数，随机种子设置为3407，学习率设置为5e-4，选择的优化器设为adam。
20、本专利技术所产生的有益效果在于：
21、1、通过预训练大模型，系统能够在大量农业数据中学习到复杂的土壤、气象和植物生长模式，使得模型能够对农业环境有更深刻的理解。而通过微调训练，大模型能够根据实际农田情况进行个性化的优化，提高了模型对于特定地域和农作物的适应性。这一综合的预训练和微调训练方法，显著提升了农业生产的智能化水平，为农民提供了更科学、精准的种植方案。
22、2、本专利技术实现了对农田作物的边缘磨损进行预测，这有效提高了对作物状态的准确识别。通过大模型学习和微调，系统能够较准确地预测作物在不同生长阶段的磨损程度，进而为农民提供合理的农业管理建议。这一技术提高了农作物状态监测的精度，帮助农民更好地调整种植策略，最大程度地减少由于植物长时间处于不理想环境而导致的品质下降。
23、3、本专利技术与传统方法相比，提高了农业数据处理的效率。预训练阶段使得大模型能够自动学习大规模农业数据中的关键特征，而微调阶段则针对实际农场数据进行个性化调整。这种流程既充分利用了大量数据，又避免了传统方法中需要手动调整参数的繁琐过程，提高了算法的计算效率，使农民能够更迅速地获取个性化的农业管理方案。
24、4、本专利技术综合了多个特征信息，包括土壤数据、气象数据、植物生长数据，进而实现了对农业精准种植的全面优化。通过融合不同特征，系统能够更全面地评估农场的状况，提高了碎片相似性的准确性。这种多特征信息融合的方法使得系统更全面地考虑农业生产的多方面因素，从而提高了种植建议的准确性和可操作性。
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1.一种基于AI大模型的农业精准种植预训练和微调训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于AI大模型的农业精准种植预训练和微调训练方法，其特征在于，步骤1中使用了最近邻法确定填充缺失值，先根据欧式距离来确定距离具有缺失数据样本最近的K个样本，然后将这K个值加权平均来填充当前缺失值。
3.根据权利要求1所述的基于AI大模型的农业精准种植预训练和微调训练方法，其特征在于，所述步骤1-3中识别异常值采取的方法为基于密度的空间聚类方法DBSCAN。
4.根据权利要求1所述基于AI大模型的农业精准种植预训练和微调训练方法，其特征在于，所述步骤1-3中的湿润指数为降水量与温度的比值，季节循环位置以正弦和余弦函数来编码。
5.根据权利要求1所述的基于AI大模型的农业精准种植预训练和微调训练方法，其特征在于，所述步骤2中模型训练参数，随机种子设置为3407，学习率设置为5e-4，选择的优化器是Adam。
【技术特征摘要】
1.一种基于ai大模型的农业精准种植预训练和微调训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai大模型的农业精准种植预训练和微调训练方法，其特征在于，步骤1中使用了最近邻法确定填充缺失值，先根据欧式距离来确定距离具有缺失数据样本最近的k个样本，然后将这k个值加权平均来填充当前缺失值。
3.根据权利要求1所述的基于ai大模型的农业精准种植预训练和微调训练方法，其特征在于，所述步骤1-3中识...
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