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今日项服务智慧农业大数据下的自主知识整合和应用治理系统

本文摘要:项目结果本项目团队致力于充实发挥和整合当前在高通量植物表型组学、系统发生学、系统生物学、生物信息学、物联网和多智能体网络方面的最新研究结果,开发研制一套可以灵活兼容、整合种种智慧农业知识数据的智能平台。基于平台内置的综合知识库,该平台也使用多智能体动态实施对网络内种种应用设备的综合性治理控制。 该平台可以让客户和专家通过语义标签个性化的界说相关智能体,并使用这些智能化举行相应数据收罗和知识提取,随后将提取到的知识整合进统一的知识库中。

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项目结果本项目团队致力于充实发挥和整合当前在高通量植物表型组学、系统发生学、系统生物学、生物信息学、物联网和多智能体网络方面的最新研究结果,开发研制一套可以灵活兼容、整合种种智慧农业知识数据的智能平台。基于平台内置的综合知识库,该平台也使用多智能体动态实施对网络内种种应用设备的综合性治理控制。

该平台可以让客户和专家通过语义标签个性化的界说相关智能体,并使用这些智能化举行相应数据收罗和知识提取,随后将提取到的知识整合进统一的知识库中。基于语义结构组织的知识可以被应用相关智能体读取,尔后用于对服务治理参数和模型的决议。所有知识在不停的反馈和积累历程中也会被机械学习算法自动优化其组织结构。

通过对知识的读取,智能体网络中的智能体会自动为每一个详细应用场景定制相应的配套组合应用服务,并从随后的用户反馈中优化相关知识。本平台区别于传统物联网知识整合和应用治理平台的特点在于:系统接纳先进的疏散式智能体系统,联合深度学习算法与自组织语义结构,一方面允许用户用语义工具个性化界说新知识和新设备添加于系统中,另一方面又可以自动将新添加的知识凭据差别的上下文和情景因素分类到一个统一的多层知识体系之中,完成新知识和原有知识的对接。

最终,系统新拓展的知识结构将由专家组成的知识社区用实验或专业知识来判断和评估,而新知识的效果也会在实际生产中获得最终验证。通过系统自动细分,整合,优化知识结构,智能体网络可以对详细应用场景接纳更精准更智能化的服务摆设,真正实现智慧农业所预想的自主高质量治理。另一方面,平台提供的自动知识整合、语义搜索和知识树体现功效可以为专家在大数据中举行有针对性的深入互助研究提供强大的数据分析工具。项现在景现在,市场上现有的智慧农业公司多注重硬件解决方案,很少有知识整合为主的智慧农业公司。

本项目相较于海内外智慧农业公司有以下几点优势:区别于普通机械学习,本项目接纳自主开发的更为先进的人工智能算法,能实现更高效、灵活的大数据整合和智能学习。而大部门智慧农业公司接纳的机械学习算法在庞大的智慧农业应用场景上存在局限性。关于大数据的使用模式本项目与海内外其他联合大数据的智慧农业公司有本质区别,相关公司偏重于运用大量传感器获取农业大数据,关于大数据的使用和如何运用专业农业知识联合该大数据方面还不深入。本项目依托智能知识整合平台,综合大量科研文献、表型组学大数据知识,农业用户,各方面跨领域的技术专家,整理出一套更综合全面的农业生产知识体系,再使用传感器获取的农业大数据,通过反馈学习革新知识,从而提高农业生产效率。

拥有跨领域专家用户知识互动社区,连续保证生产科研有益互动,用共享大数据和知识库同时促进科研和生产生长,且在运用历程中通过不停智能学习和专家调试,修正和增加知识,使得知识越来越全面、准确。现在大多数智慧农业企业主要偏重于智能硬件或农机的开发使用,缺少对相关农业知识的深化学习和整合来更有效的指导这些智能设备或农机。本项目的泛起也填补了这一领域的空缺。

项目进度研制阶段。


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