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基于机器学习的黄蜂迁移预测方法、系统、设备和介质 

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申请/专利权人:中国人民解放军国防科技大学

摘要:本申请涉及基于机器学习的黄蜂迁移预测方法、系统、设备和介质,方法包括:获取目标地区的气候数据和历史报告数据;利用检测和分类系统对历史报告数据进行大黄蜂检测,将识别为大黄蜂的黄蜂图像添加至黄蜂数据集;将气候数据和黄蜂数据集输入构建的蜂后迁移预测模型,输出目标地区预测的黄蜂分布地图并计算地图区域的黄蜂值。气候数据包括目标地区的温度数据和湿度数据,历史报告数据包括目标地区内各地点报告的疑似大黄蜂图像。蜂后迁移预测模型基于蒙特卡罗计算构建,模型中设定蜂后向适合黄蜂生存的方向移动的概率最大且每个蜂巢中蜂后数量受环境随机因子约束,黄蜂值用于指示大黄蜂出现相应地区的概率。黄蜂迁移预测性能较强。

主权项:1.一种基于机器学习的黄蜂迁移预测方法,其特征在于,包括步骤:获取目标地区的气候数据和历史报告数据;所述气候数据包括所述目标地区的温度数据和湿度数据,所述历史报告数据包括所述目标地区内各地点报告的疑似大黄蜂图像;利用检测和分类系统对所述历史报告数据进行大黄蜂检测,将识别为大黄蜂的黄蜂图像添加至黄蜂数据集;将所述气候数据和所述黄蜂数据集输入构建的蜂后迁移预测模型,输出所述目标地区预测的黄蜂分布地图并计算地图区域的黄蜂值;其中,所述蜂后迁移预测模型基于蒙特卡罗计算构建,所述蜂后迁移预测模型中设定蜂后向适合黄蜂生存的方向移动的概率最大且每个蜂巢中蜂后数量受环境随机因子约束,所述黄蜂值用于指示大黄蜂出现相应地区的概率。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国人民解放军国防科技大学 基于机器学习的黄蜂迁移预测方法、系统、设备和介质

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