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申请/专利权人：中核大地生态科技有限公司

摘要：本发明提供一种用于干旱荒漠化生态维持体系的大数据分析系统，首先存储单元里预先存储了已完成绿植种植的n个片区的特征指标数据和绿植生长状态数据，然后分析单元建立决策树进行分析，由此计算获得各特征指标数据相对于绿植生长状态数据的信息增益，在此基础上，决策单元构建相关度特征向量，并进行函数拟合形成绿植生长状态函数，并根据函数偏微分计算来预测第n+1片区所适合采用的特征指标数据。上述系统能够对整体数据进行综合自动分析，而避免了人为设定所带来的混乱和不可控，从而确保干旱荒漠能够得到高效治理。

主权项：1.一种用于干旱荒漠化生态维持体系的大数据分析系统，该系统用于预测分析荒漠中的绿植种植，其特征在于，该系统包括存储单元、分析单元、决策单元，其中所述荒漠包括已完成绿植种植的n个片区，其中整数n≥4，每个片区中，先埋下储水储肥盆，然后上铺砾石层，再铺覆土层，所述存储单元存储有所述n个片区中每一片区的砾石层的厚度数据L、覆土层的厚度数据l、储水储肥盆的肥料含量c、该片区的绿植生长状态p，由此形成n个条目的数据，构成数据总集，所述分析单元将数据总集以生长状态p进行主分类，分成三个主类，“糟糕”类、“中等类”、“良好类”，算出经验熵H（D），接着构建三棵决策树，这三棵决策树均在数据总集之下以砾石层的厚度分类、覆土层的厚度分类、储水储肥盆的肥料含量分类这三个指标特征分类作为根节点，生长状态p作为叶子节点，从而计算出这三棵决策树各自的经验条件熵HD|A，将每棵决策树中经验熵与经验条件熵相减即得到每个特征指标的信息增益，分别为：砾石层的厚度分类的信息增益为ML，覆土层的厚度分类的信息增益为Ml，储水储肥盆的肥料含量分类的信息增益为Mc，进而构建每个片区的相关度特征向量[ML*L，Ml*l，Mc*c]，所述决策单元对于这n个片区的相关度特征向量和绿植生长状态进行函数拟合，形成函数p=fML*L，Ml*l，Mc*c，并改写为p=fL’，l’，c’，其中L’=ML*L，l’=M*l，c’=Mc*c，从而形成绿植生长状态函数p=fL’，l’，c’，设定偏微分阈值T，并建立关系式： ，求取获得上述关系式中的其中一个解析解L0’，l0’，c0’，根据所述解析解求取获得拟定的砾石层的厚度L0、覆土层的厚度l0、储水储肥盆的肥料含量c0，并将参数L0、l0、c0分别作为第n+1片区的砾石层的厚度、覆土层的厚度、储水储肥盆的肥料含量来实现第n+1片区的绿植种植。

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