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申请/专利权人：宁夏农林科学院农业经济与信息技术研究所

摘要：本发明提供一种葡萄种质资源数据综合管理系统，属于数据管理技术领域，包括：生成模块：获取葡萄种质资源的基本信息，并将基本信息进行类型分类，生成相应的图表，将图表通过数据可视化技术进行展示；第一获取模块：获取用户的查询历史和偏好，结合展示结果为用户提供个性化的种质资源推荐；加密模块：对推荐过程进行数据加密，针对角色的用户分配不同的访问权限，根据访问记录对葡萄种质资源数据进行数据备份；分析预测模块：根据推荐结果基于深度学习算法构建预测模型，基于预测模型对葡萄种质资源数据进行分析和预测。解决了各来源数据未达到规范化、标准化的统一管理，同时，无法对葡萄种质资源数据进行预测，降低生产率的缺陷问题。

主权项：1.一种葡萄种质资源数据综合管理系统，其特征在于，包括：生成模块：获取葡萄种质资源的基本信息，并将基本信息进行类型分类，生成相应的图表，将图表通过数据可视化技术进行展示；第一获取模块：获取用户的查询历史和偏好，结合展示结果为用户提供个性化的种质资源推荐；加密模块：对推荐过程进行数据加密，针对角色的用户分配不同的访问权限，根据访问记录对葡萄种质资源数据进行数据备份；分析预测模块：根据推荐结果且基于深度学习算法构建预测模型，基于所述预测模型对葡萄种质资源数据进行分析和预测，实现优化种植管理和用户决策；其中，分析预测模块，包括：第四获取单元：获取推荐结果中葡萄种质资源相关的数据，并对所述数据进行预处理；第五获取单元：根据相关系数分析法从预处理后的数据中获取数据特征；第二构建单元：根据所述数据特征且基于深度学习算法构建预测模型；第二确定单元：将待分析葡萄种质资源数据输入到预测模型中，获取预测结果与实际分类标签，确定所述预测模型对该分类的概率分布；分析预测单元：根据所述概率分布对所述预测模型进行优化模型结构和调整超参数，基于优化和调整后的预测模型对待分析葡萄种质资源数据进行分析和预测，实现优化种植管理和用户决策；分析预测单元，还包括：第一确定子单元：根据葡萄种质资源数据确定每个葡萄品种的目标数据序列；第一获取子单元：根据目标数据序列获取每个葡萄品种的生长影响参数，确定每项生长影响参数对葡萄品种的生长影响程度；第二确定子单元：根据每项生长影响参数对葡萄品种的生长影响程度确定每个葡萄品种生长异常的第一概率参数；第三确定子单元：根据每个葡萄品种的生长影响参数确定该葡萄品种的生长环境的各项指标的基准值；第四确定子单元：确定每项指标的映射属性，根据映射属性确定每项指标的跳变概率；第五确定子单元：根据每项指标的跳变概率确定每个葡萄品种生长异常的第二概率参数；第六确定子单元：基于优化和调整后的预测模型且根据第一概率参数和第二概率参数，确定每个葡萄品种在特定资源环境下的第一生长阶段状态变量和在大众资源环境下的第二生长阶段状态变量；第七确定子单元：根据每个葡萄品种的第一生长阶段状态变量和生长阶段状态变量，确定该葡萄品种的自适应指数和生长环境条件限制指数；预测子单元：根据每个葡萄品种的自适应指数和生长环境条件限制指数，对每个葡萄品种进行产量区间预测，获取产量预测数据；第二获取子单元：根据所述产量预测数据获取每个葡萄品种的种植成本，根据种植成本实现优化种植管理和用户决策。

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百度查询： 宁夏农林科学院农业经济与信息技术研究所 一种葡萄种质资源数据综合管理系统