王秀娟
- 作品数：28 被引量：55H指数：4
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国科学院战略性先导科技专项更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术经济管理文化科学更多>>
- 基于知识与数据共同驱动的作物单产量预测方法
- 本发明公开了一种基于知识与数据共同驱动的作物单产量预测方法，该方法包括以下步骤：利用基于数据驱动的作物单产量生产潜力子模型，根据输入的环境数据得到作物的单产量生产潜力E；利用基于过程的作物模型，构建得到基于知识驱动的作物...
- 范兴容康孟珍华净王秀娟王浩宇胡包钢
- 文献传递
- 一种微润灌溉水量自动控制系统
- 本发明公开了一种微润灌溉水量自动控制系统，该系统包括：水箱，连接进水主管和出水主管；进水主管安装进水电动球阀，以控制进水主管的进水流量；出水主管安装出水电动球阀，以控制出水主管的出水流量；输水支管由平行的两管组成，连接出...
- 范兴容康孟珍华净王秀娟王浩宇王飞跃
- 文献传递
- 平行农业:迈向智慧农业的智能技术被引量：27
- 2019年
- 农业生产具有很强的不确定性、多样性、复杂性,其经营效益与自然条件、国家政策、市场环境息息相关。互联网时代的到来,给农业生产带来了新的挑战和机遇。总的来说,智慧农业是指利用信息技术,对农业生产—经营—管理—服务全产业链进行智能化控制,实现农业生产的优质、高效、安全和可控。在略述当前智慧农业信息感知、智能决策和决策实施三方面技术现状的基础之上,提出实现智慧农业智能决策之平行农业技术,以及如何以人工系统实现描述智能、以计算实验实现预测智能、以平行执行实现引导智能,并提出与农业企业资源计划、农业生产执行系统、农业生产过程控制系统相结合的构想。在当今大力发展农业规模化生产的背景下,为发展工业化的农业生产和经营提供了思路。
- 康孟珍王秀娟王秀娟华净王飞跃
- 关键词：精细农业
- 基于语义融合与模型蒸馏的农业实体识别被引量：5
- 2021年
- 当前农业实体识别标注数据稀缺,部分公开的农业实体识别模型依赖手工特征,实体识别精度低。虽然有的农业实体识别模型基于深度学习方法,实体识别效果有所提高,但是存在模型推理延迟高、参数量大等问题。本研究提出了一种基于知识蒸馏的农业实体识别方法。首先,利用互联网的海量农业数据构建农业知识图谱,在此基础上通过远程监督得到弱标注语料。其次,针对实体识别的特点,提出基于注意力的BERT层融合模型(BERT-ALA),融合不同层次的语义特征;结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和条件随机场CRF,得到BERT-ALA+BiLSTM+CRF模型作为教师模型。最后,用BiLSTM+CRF模型作为学生模型蒸馏教师模型,保证模型预测耗时和参数量符合线上服务要求。在本研究构建的农业实体识别数据集以及两个公开数据集上进行实验,结果显示,BERT-ALA+BiLSTM+CRF模型的macro-F1相对于基线模型BERT+BiLSTM+CRF平均提高1%。蒸馏得到的学生模型BiLSTM+CRF的macro-F1相对于原始数据训练的模型平均提高3.3%,预测耗时降低了33%,存储空间降低98%。试验结果验证了基于注意力机制的BERT层融合模型以及知识蒸馏在农业实体识别方面具有有效性。
- 李亮德王秀娟康孟珍康孟珍樊梦涵
- 一种作物株型设计方法
- 本发明涉及一种作物株型设计方法，利用植物模型来对作物的倒伏进行力学分析，通过数据优化来得到合适的株高、产量等形状，从而为株型改良和设计提供了参考。本发明与传统的农业育种和基因育种来对株型改良的方式不同，是通过一种在计算机...
- 王浩宇康孟珍王秀娟王飞跃
- 一种微润灌溉水量自动控制系统
- 本发明公开了一种微润灌溉水量自动控制系统，该系统包括：水箱，连接进水主管和出水主管；进水主管安装进水电动球阀，以控制进水主管的进水流量；出水主管安装出水电动球阀，以控制出水主管的出水流量；输水支管由平行的两管组成，连接出...
- 范兴容康孟珍华净王秀娟王浩宇王飞跃
- 文献传递
- 平行智能风沙防治系统构架与功能——以植物措施为例被引量：3
- 2019年
- 风沙活动复杂多变,使得风沙危害治理周期长、难预测、难评估。目前的风沙防治模拟系统主要基于物理建模框架,由于在受控环境中构建,预测结果容易偏离实际系统。本文从风沙运动物理原理着手,结合人工智能技术构建知识和数据共同驱动风沙防治模型。针对系统的复杂性,提出了一种借鉴实际工程与虚拟实验相互学习的基于ACP(人工社会+计算实验+平行执行)平行系统理论的风沙平行防治系统,预测不同风沙防治行为对风沙活动以及防治效果的影响。其中防治行为为植被种植情况,防治效果通过地表荒漠化程度表达。同时对风沙防治效果进行三维可视化展示,为风沙防治工程项目提供实施前、实施期间的决策支持。
- 常方乐康孟珍王秀娟王秀娟雷加强王永东
- 关键词：植物措施
- 油菜分枝拓扑结构随机模拟被引量：2
- 2019年
- 油菜(Brassica napus L.)具有复杂的分枝结构,其分枝为向顶式发生(出现)、向基式扩展,这种独特的生长模式使得油菜个体植株间的构型存在很大的差异.本研究利用与位置有关的生长延迟函数,计算各分枝从发生到扩展的时间间隔,来模拟油菜分枝这种独特的生长模式.此外,利用随机概率模型来模拟油菜植株间分枝数、主干和分枝的叶元数等.通过实际测量的四个油菜品种(ZY18, ZY50, ZS72和ZS11)的数据,采用最小二乘法对该模型的参数进行校准.结果表明,该随机模型能够模拟油菜植株拓扑结构,并根据参数估计的结果分析不同品种的拓扑结构差异性.本研究提出了新的简化方法模拟油菜分枝的生长模式,该模型可与油菜生长模型相结合,从而模拟油菜的动态生长过程.
- 王秀娟李冬李冬林宝刚华净康孟珍de Reffye Philippe张冬青
- 关键词：油菜花序发育参数估计概率分布
- GreenLab模型20余年研究回顾与展望
- 2021年
- 【有关概念】GreenLab是器官尺度的植物功能结构模型(Functional-Structural Plant Model,FSPM),采用离散动态系统的形式来描述植物的生长和发育过程,包括植物生物量产生和分配,以及结构形成等,是融合植物学、数学、农业、计算机、自动化领域学科知识的通用模型。【目前研究现状】自1998年以来,基于中法合作,围绕GreenLab模型发展了包括双尺度自动机理论、分枝结构植物的参数反求方法、随机的植物功能结构模型以及理论计算、植物快速建模与可视化算法,开发了SciLab以及MatLab环境下的作物生长模拟与拟合软件,以及基于c++的面向复杂植物计算的软件。目前,GreenLab模型已应用于玉米、小麦、黄瓜、番茄、油菜、菊花、松树、枫树等具有不同特点的几十种植物,涵盖的植物类型从草本作物到复杂的树木。模型特色在于可通过观测植物的器官生物量和数量等数据,反求影响生物量产生和分配的模型内部源库参数;对于单枝或分枝结构、确定性或随机性结构,均能采用通用的器官尺度的数据进行模型校准。【本文的内容概括】本文回顾GreenLab模型的发展历程及其最新进展,介绍模型的基本概念和主要方法,包括双尺度自动机、器官序列,以及通用的植物拟合目标。详细介绍了GreenLab模型中所包含的结构模型(器官数量的计算、器官产生的随机性模拟等)、功能模型(植物和器官需求、生物量产生和分配、器官生长等),以及二者相结合进行参数反求的计算方法。【展望】随着植物表型技术的成熟和普及,GreenLab模型可用于平行农业种植系统的构建,服务植物与环境关系的深入理解,以及生产管理与控制中的智能决策支持。
- 康孟珍王秀娟王秀娟胡包钢华净De Reffye Philippe
- 从水稻病害识别出发探索农业数据共享新模式
- 2023年
- 准确高效地识别作物病害类型,有助于农户及时采取有效的针对性预防措施,从而降低因病虫害导致的减产风险和经济损失。然而,在其他领域能达到SOTA效果的识别模型,在农业领域特别是水稻病害识别的应用中,却面临目前已有的水稻病害数据量不足、种类不丰富以及数据质量不高等问题。本研究采用多种经典卷积神经网络,并利用迁移学习的方法在两个不同的数据集上进行训练。验证了除模型结构带来的优化外,训练数据集本身对于训练结果也具有重要影响。但目前农业领域开源数据较少,几乎没有综合性的数据开源平台可供利用。这一现象与高质量农业数据获取难度大且成本高、大多数从业人员教育水平相对较低、分布式训练系统不成熟、数据安全问题得不到保障等因素密切相关。针对农业领域训练中高质量数据缺乏的问题,在本文中提出了基于联邦学习框架构建农业数据共享平台的新思路。
- 张濛濛王秀娟康孟珍华净华净王浩宇
- 关键词：卷积神经网络
