[发明专利]一种结合知识图谱的玉米选种与精准播种决策方法

权利要求书

1.一种结合知识图谱的玉米选种与精准播种决策方法，系统包括：

基于知识图谱的玉米选种决策系统，输出用户适宜种植玉米品种；

土壤速测系统，输出农田水肥信息；

GPS定位系统，输出地块边界位置坐标；

玉米精准播种决策系统，通过4G模块采集所述水肥信息和所述位置坐标，对所述水肥信息和所述位置坐标进行解析、处理，输出矢量式玉米播种量决策处方图；

决策方法具体流程包括：

步骤1)对网络与文献上的玉米种子信息进行提取与存储，构建知识图谱；

步骤2)基于玉米种子信息知识图谱，并对玉米选种进行决策；

步骤3)利用克里金插值方法对所述水肥信息和所述位置坐标进行网格划分，输出网格划分数据；

步骤4)构建玉米精准播种决策模型，对所述水肥信息、所述位置坐标和所述网格数据进行播种决策，输出网格的玉米播种决策数据；

步骤5)依据shapefile格式对网格播种决策数据进行处理，输出矢量式玉米播种量决策处方图。

2.根据权利要求1所述的结合知识图谱的玉米选种与精准播种决策方法，其特征在于步骤1)中通过对爬虫获取的结构化与非结构化玉米数据进行处理，使用neo4j构建完整的玉米品种知识图谱，与步骤2)基于知识图谱对玉米选种进行决策。

3.根据权利要求2所述的结合知识图谱的玉米选种与精准播种决策方法，其特征在于步骤1)中具体包括如下步骤：

步骤1-1)利用工具将结构化数据转化为多元组数据，将多元组数据存入csv文件中，通过load csv方法存入neo4j图数据库；所述工具包括D2RD、Virtuoso、MOrph；

步骤1-2)对于非结构化数据，利用深度学习模型中的SkipGram模型对数据进行训练生成词向量作为农业玉米词库；

步骤1-3)利用Jieba分词工具及农业玉米词库对数据进行分词，运用随机森林模型构件命名实体识别分类器对上述分词进行实体类别分类；通过已定义的关系模版对数据进行关系抽取，并结合实体转化为多元组数据，将数据存入csv文件中，通过load csv方法存入neo4j图数据库。

4.根据权利要求2所述的结合知识图谱的玉米选种与精准播种决策方法，其特征在于步骤2)中具体包括如下步骤：

步骤2-1)利用Cypher语句根据播种地区，地区易发病症初步筛选适宜种子，得到种子列表；

步骤2-2)对步骤2-1)推荐的玉米品种列表，通过马氏距离对土壤养分进行相似度计算，马氏距离公式为：

其中Σ是多维随机变量的协方差矩阵，x为土壤养分，y_i为知识图谱中不同品种的土壤养分；最终得出马氏距离最小值为决策推荐玉米品种。