一种解除果树种子休眠的种子处理方法与流程

本发明涉及果树种植，具体为一种解除果树种子休眠的种子处理方法。

背景技术：

1、休眠是核果类果树种子为应对不良外界环境而产生的适应性进化，有利于保障种群的延续，但不利于苗木的规模化繁育。

2、例如公开号cn105379468b的专利公开了一种解除果树种子休眠的种子处理方法，提出了一套从种子的采收、筛选、储存到播种前的处理一整套的种子处理措施，较传统的落叶果树栽培方法和解除种子休眠的处理方法，显著提高了果树的种子质量，出芽时间大幅度缩短，提高了出芽率，且出苗率大幅度提高，生长出的果苗品质优，也增加了果树的年产量，克服了传统果树种子由于解除休眠方法不当导致的出芽时间长、出芽率低的弊端，减少了果树种植中存在的麻烦，大大提升果树的年产量和水果质量，为果农增加了经济效益。

3、虽然上述方案具有如上的优势，然而传统的果树种子休眠解除方法，处理参数往往是静态设定的，无法根据实时的种子状态和环境条件进行动态调整，导致处理效果受到影响，同时较为依赖种植者的经验和直觉进行处理参数的设定，缺乏科学依据，处理效果不可控，因此亟需一种更为智能的解除果树种子休眠的种子处理方法来解决此类问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种解除果树种子休眠的种子处理方法，解决现有技术中存在的无法根据实时的种子状态和环境条件进行动态调整，导致处理效果受到影响，同时较为依赖种植者的经验和直觉进行处理参数的设定，缺乏科学依据，处理效果不可控的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

3、本发明提供了一种解除果树种子休眠的种子处理方法，包括：

4、步骤1.果树种子属性数据分析，收集果树种子的处理数据，包括种子的属性、处理过程中的环境条件、处理参数以及处理后的结果，利用机器学习算法对种子属性数据进行分析，输出种子处理过程中不同因素间的关联性和影响程度；

5、步骤2.种子状态以及环境条件智能化处理，基于数据分析结果，采用模型预测控制mpc，根据实时的数据和模型预测结果，动态调节处理参数，此阶段结合传感器和执行器，实时监测种子状态和环境条件，并根据预测模型进行自适应调节；

6、步骤3.种子处理，将果树种子置于果树种子对应介质中模拟自然条件，包括沙子、褐藻土；基于种子状态以及环境条件智能化处理，根据预测模型的指导，动态调节处理参数，包括调节温度、湿度和处理时间；

7、步骤4.循环优化，采用实时优化和反馈机制，根据实时的数据和模型预测结果，动态调整处理参数。

8、本发明进一步地设置为：不同因素间的关联性和影响程度确定方式为：

9、基于收集的果树种子的处理数据，将收集到的数据整理成结构化格式，对收集到的数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化；

10、提取与种子处理效果相关的特征，包括种子大小、处理时间、处理剂浓度，同时进行特征变换和组合；

11、采用随机森林算法根据数据特征和预测目标建立预测模型；

12、本发明进一步地设置为：不同因素间的关联性和影响程度确定方式还包括：

13、将收集的处理数据划分为训练数据集和验证数据集，利用训练数据集对模型进行训练，调整模型参数，使其反映种子处理过程中不同因素影响程度；

14、使用验证数据集对建立的模型进行评估，评估模型的准确性和泛化能力，根据评估结果对模型进行优化，调整算法选择、参数设置；

15、将建立的预测模型应用于实际数据，对种子处理过程中不同因素的影响进行预测和分析，通过模型输出的结果，确定种子处理参数与处理效果间关系；

16、本发明进一步地设置为：随机森林建模步骤包括：

17、将训练数据集划分为特征集和目标变量，特征集包含果树种子的各项属性，目标变量则是预测目标，定义为发芽率和生长速度；

18、采用随机森林算法建立预测模型，对于每棵决策树，从特征集中随机选择样本子集，以及随机选择一个特征子集，基于子集数据，使用信息增益指标构建决策树；

19、对于每个输入样本，在每棵决策树上进行预测，并根据平均值汇总所有决策树的预测结果；

20、使用交叉验证对随机森林模型进行评估，调整随机森林模型的超参数，包括树数量、每棵树最大深度、特征子集大小；

21、本发明进一步地设置为：种子状态以及环境条件智能化处理步骤包括：

22、根据收集的数据和特征分析结果，建立种子处理过程的状态空间模型，描述种子状态和环境条件之间的动态关系；

23、基于建立的状态空间模型，使用mpc方法预测未来一段时间内种子的发芽率和生长速度；

24、本发明进一步地设置为：智能化处理步骤还包括：

25、在预测的未来状态基础上，通过最小化预测误差确定控制参数，控制参数包括处理温度、湿度、处理剂浓度；

26、根据优化得到的控制参数，调节种子处理过程中的环境条件；

27、在处理过程中，实时监测种子状态和环境条件，并将实际数据反馈到mpc控制器中，根据实际数据对控制参数进行动态调整；

28、本发明进一步地设置为：建立种子处理过程的状态空间模型方式为：

29、定义状态变量，包括种子发芽率、种子生长速度、环境温度、环境湿度；

30、建立描述种子状态和环境条件间动态关系状态方程：xk+1＝axk+buk+wk，其中xk表示系统状态向量，uk表示控制输入向量，a和b分别是状态转移矩阵和控制输入矩阵，wk表示系统噪声；

31、建立描述观测数据与系统状态之间关系的观测方程，将系统状态转换成可观测的数据，观测方程表示为：yk＝cxk+vk，其中，yk是观测数据向量，c为观测矩阵，vk为观测噪声；

32、使用收集的数据和特征分析结果，估计状态方程和观测方程中的参数，包括状态转移矩阵a、控制输入矩阵b、观测矩阵c；

33、采用验证数据集对建立的状态空间模型进行验证；

34、本发明进一步地设置为：在预测的未来状态基础上，通过最小化预测误差确定控制参数，具体步骤包括：

35、设预测的未来状态为其中k表示当前时间步，定义预测误差为实际观测值yk与预测值之间的差异，即通过调整控制参数最小化预测误差，得到最优的控制参数其中为一个控制参数向量，包括处理温度、湿度、处理剂浓度，即其中n是预测的时间步数，ek+i是第k+i个时间步的预测误差；

36、根据最优的控制参数调节种子处理过程中的环境条件，包括处理温度、湿度、处理剂浓度；

37、本发明进一步地设置为：动态调节处理参数方式为：

38、设收集实时的数据中包括种子状态xk、环境温度tk、湿度hk，基于收集的数据和建立的预测模型，预测未来一段时间内种子的状态变化，假设预测的未来状态为其中k表示当前时间步；

39、根据预测的种子状态和当前环境条件tk、hk，动态调节处理参数，包括温度tnew、湿度hnew和处理时间tnew；

40、将动态调节处理参数视为目标问题，目标是使预测的种子状态尽可能接近期望的状态xtarget：其中||·||表示范数，xtarget为期望的种子状态；

41、使用梯度下降法求解，找到最优的处理参数tnew、hnew、tnew；

42、根据求解得到的最优处理参数tnew、hnew、tnew，调节种子处理过程中的环境条件和处理时间；

43、本发明进一步地设置为：循环优化方式为：

44、在种子处理过程中持续收集实时数据，包括种子状态和环境条件，根据实时数据更新种子处理过程的状态；基于更新后的种子状态和环境条件，利用建立的预测模型预测未来一段时间内种子的状态变化；

45、根据预测的种子状态和当前环境条件，动态调整处理参数，温度、湿度和处理时间，目标是使预测的种子状态尽可能接近期望状态；

46、根据调整得到的最优处理参数，调节种子处理过程中的环境条件和处理时间，持续监测种子状态和环境条件，并根据实时数据和模型预测结果进行反馈，不断循环进行参数调整和实施。

47、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

48、本发明，利用机器学习算法对种子属性数据进行分析，建立预测模型，能够针对不同种子的特性和环境条件进行个性化处理，提高处理效果的稳定性和准确性；

49、本发明，采用模型预测控制mpc，根据实时的数据和模型预测结果动态调节处理参数，使种子处理过程具有智能化和自适应性，能够应对不同环境条件下的种子处理需求，提高处理效果的灵活性和适应性；

50、本发明，利用数据驱动方式进行处理参数确定，基于科学分析和模型预测，提高处理效果的可控性和可预测性；

51、本发明，建立量化的预测模型，能够准确评估种子处理效果，使得种子处理过程更加科学化和可衡量，有利于对处理效果进行监控和优化；

52、解决了现有技术中存在的无法根据实时的种子状态和环境条件进行动态调整，导致处理效果受到影响，同时较为依赖种植者的经验和直觉进行处理参数的设定，缺乏科学依据，处理效果不可控的问题。

技术特征：

1.一种解除果树种子休眠的种子处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种解除果树种子休眠的种子处理方法，其特征在于，不同因素间的关联性和影响程度确定方式为：

3.根据权利要求2所述的一种解除果树种子休眠的种子处理方法，其特征在于，不同因素间的关联性和影响程度确定方式还包括：

4.根据权利要求3所述的一种解除果树种子休眠的种子处理方法，其特征在于，随机森林建模步骤包括：

5.根据权利要求4所述的一种解除果树种子休眠的种子处理方法，其特征在于，种子状态以及环境条件智能化处理步骤包括：

6.根据权利要求5所述的一种解除果树种子休眠的种子处理方法，其特征在于，智能化处理步骤还包括：

7.根据权利要求6所述的一种解除果树种子休眠的种子处理方法，其特征在于，建立种子处理过程的状态空间模型方式为：

8.根据权利要求7所述的一种解除果树种子休眠的种子处理方法，其特征在于，在预测的未来状态基础上，通过最小化预测误差确定控制参数，具体步骤包括：

9.根据权利要求8所述的一种解除果树种子休眠的种子处理方法，其特征在于，动态调节处理参数方式为：

10.根据权利要求9所述的一种解除果树种子休眠的种子处理方法，其特征在于，循环优化方式为：

技术总结
本发明公开了一种解除果树种子休眠的种子处理方法，涉及果树种植技术领域，本发明利用机器学习算法对数据进行分析，提取与种子处理效果相关的特征，并进行特征变换和组合，随后采用随机森林算法建立预测模型，确定种子处理参数与处理效果之间的关系；采用模型预测控制MPC方法进行智能化处理，基于实时的数据和模型预测结果，动态调节处理参数，并根据预测模型进行自适应调节，实现种子处理过程的智能化和自动化；整个处理过程中，采用循环优化的策略，通过实时优化和反馈机制，动态调整处理参数，使种子处理过程始终保持在最佳状态，实现对种子处理过程的全程监控和优化，最大程度地促进种子的发芽和生长，提高果树种植业的效益和产量。

技术研发人员：杨韶芸,丁龙艳,易荣春,梁书明
受保护的技术使用者：江西省于都县鲜可农产品有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23