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本发明公开一种基于机器学习的火龙果上市时间预测的方法,包括以下步骤:(1)数据采集:采集火龙果基地气象因素及对应的上市时间的历史数据,构建火龙果气象历史数据库;(2)机器学习训练:对火龙果气象历史数据库的上市时间进行提取与随机分配,形成训练集和测试集;(3)获得新的特征值:从火龙果气象历史数据库提取的火龙果基地气象因素作为特征扩展和训练集向量化后进行拼接得到新的向量;将现有的火龙果基地气象因素作为输入来训练卷积神经网络,再把测试集输入到训练好的卷积神经网络进行机器学习,获得新的特征值;(4)获得
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113298286 A
(43)申请公布日 2021.08.24
(21)申请号 202110352356.1 G06N 3/04 (2006.01)
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