一种企业产业信息用数据分析系统

技术领域

本发明涉及产业信息化技术领域，更具体地说，它涉及一种企业产业信息用数据分析系统。

背景技术

农作物研发企业在进行菠萝种植时，采用统一喷洒肥料的形式，但每株菠萝的生长状况都是不同的，无法准确的预测和分析菠萝的产量，无法在收获节点前进行产量风险把控。

而现有一种方式是在菠萝生长区域的上方布设多层超薄导电膜，通过菠萝生长穿过薄膜后在薄膜上形成相应的孔洞，然后利用电脉冲释放单元向超薄导电膜的一端施加电流信号，其脉冲信号以正弦规律进行幅值变化，在遇到孔洞时电脉冲电流的衰减程度显著高于没有孔洞时，同一直线内孔洞的数量越多则衰减程度越多，然后根据幅值进行电脉冲横向位置的判断，以此来计算相应超薄导电膜上的孔洞面积，但是此时采集的电脉冲信号的幅值是整个膜上的电流衰减，以此来精准计算每个孔洞的面积是不可靠的，无法形成准确的植株生长状况数据，存在较大的误差，更无法作为菠萝植株生长和产量预测的参考数据。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种企业产业信息用数据分析系统。

本发明提供了一种企业产业信息用数据分析系统，包括：

若干层超薄导电膜，上下分层式布设在菠萝种植区域上方；

电脉冲释放单元，用于从超薄导电膜的边缘发射脉冲电流；

电流信号捕捉单元，用于采集每株菠萝周围设定坐标处的电流信号数据；

数据预处理模块，从菠萝生长穿透第一层超薄导电膜开始，每间隔设定的时间T采集一次电流信号捕捉单元的电流信号，并生成相应的电流信号数据序列，其中，第t次采集生成的电流信号数据序列表示为A

数据处理模块，用于将所有电流信号数据序列输入产量预测模型进行处理后输出菠萝产量。

作为本发明的进一步优化方案，产量预测模型包括CNN层、第一隐藏层、拼接层、RNN层和分类器。

作为本发明的进一步优化方案，所有电流信号数据序列输入产量预测模型进行处理，具体为，将电流信号数据序列的序列单元输入CNN层，生成电流信号特征序列

作为本发明的进一步优化方案，所有电流信号数据序列输入产量预测模型进行处理，具体为，将电流信号特征序列输入第一隐藏层进行编码，生成编码输出序列。

作为本发明的进一步优化方案，第一隐藏层的计算公式如下：

其中，

作为本发明的进一步优化方案，所有电流信号数据序列输入产量预测模型进行处理，具体为，通过拼接层对编码输出序列中的行向量进行拼接获得编码特征向量

作为本发明的进一步优化方案，所有电流信号数据序列输入产量预测模型进行处理，具体为，将所有编码特征向量

作为本发明的进一步优化方案，所有电流信号数据序列输入产量预测模型进行处理，具体为，RNN层单元的第t个时间步输入

本发明的有益效果在于：本发明可精准获知超薄导电膜上位于菠萝植株周围定点位置处的电流信号，间隔设定时间采集一次，对采集的数据进行处理后可以较为准确的对菠萝植株的生长和产量进行预测，有效实现了在采摘节点前的产量风险把控。

附图说明

图1是本发明的系统框图。

具体实施方式

现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，可以在不脱离本说明书内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。另外，相对一些示例所描述的特征在其他例子中也可以进行组合。

如图1所示，一种企业产业信息用数据分析系统，包括：

若干层超薄导电膜，上下分层式布设在菠萝种植区域上方；

在本发明的一个实施例中，若干层超薄导电膜等距分布。

电脉冲释放单元，用于从超薄导电膜的边缘发射脉冲电流。

电流信号捕捉单元，电流信号捕捉单元用于采集每株菠萝周围设定坐标处的电流信号数据；

具体为，于菠萝植株种植区域上方布设N层超薄导电膜，并对超薄导电膜表面区域进行网格划分，网格点的位置上布设电流信号捕捉单元的采集端，每个菠萝植株于网格内区域生长，并通过相应的电流信号捕捉单元捕捉每个菠萝植株周围网格点处的电流信号数据；

在本发明的一个实施例中，针对每个菠萝植株的坐标位置横纵双向发射脉冲电流。

数据预处理模块，从菠萝生长穿透第一层超薄导电膜开始，每间隔设定的时间T发射一次脉冲电流并采集电流信号，第t次采集生成的电流信号数据序列表示为A

数据处理模块，其将电流信号数据序列输入产量预测模型，产量预测模型包括CNN层、第一隐藏层、拼接层、RNN层和分类器，电流信号数据序列的序列单元输入CNN层，生成电流信号特征序列

将电流信号特征序列输入第一隐藏层进行编码，生成编码输出序列；

第一隐藏层的计算公式如下：

其中，

通过拼接层对编码输出序列中的行向量进行拼接获得编码特征向量；

在本发明的一个实施例中，第t次采集生成的电流信号数据序列生成的编码输出序列为

将

在本发明的一个实施例中，菠萝产量的值域为[0，100]，单位为kg/平方米，将该值域均值离散化为101个点值，分别对应分类器的101个分类标签。

可以有效的预测菠萝在收获时间节点的产量值域，可以准确预测和分析菠萝的产量，提高了企业在收获时间节点前的产量预测结果精度，增强了企业的对产业产量的风险把控，可以提前进行针对性的处理。

移动补肥模块，用于对预测产量较低的区域进行针对性的肥料喷洒等，或通过人工对相应植株进行施肥、浇水等，并记录最终相应植株的的产量，以及喷洒肥料、水等数据，为再次种植菠萝时，提供种植改进参数。

上面对本实施例进行了描述，但是本实施例并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本实施例的启示下，还可做出很多形式，均属于本实施例的保护之内。