[发明专利]一种基于人工智能的中草药栽培及药性鉴定标准制定系统

说明书

本发明提供了一种基于人工智能的中草药栽培及药性鉴定标准制定系统，其特征在于，中草药种植于培养箱内；系统，包括监测端和服务器端；监测端设置于培养箱内；监测端，用于获取培养箱内的环境信息和中草药植物的生长信息，并将环境信息和生长信息向服务器端传输；服务器端，包括数据处理模块、模型构建模块和存储模块；数据处理模块，用于对环境信息和生长信息进行数值化处理，获取环境数据和生长数据；模型构建模块，用于根据环境数据和生长数据，获取中草药植物的最优生长模型、最优栽培环境模型、中草药最优性状模型和中草药鉴定模型中至少一种，并向存储模块传输进行存储。

技术领域

本发明涉及栽培技术领域，特别涉及一种基于人工智能的中草药栽培及药性鉴定标准制定系统。

背景技术

中药主要由植物药(根、茎、叶、果)和矿物药组成。因植物药占中药的大多数，所以中药也称中草药。中国各地使用的中药已达5000种左右，把各种药材相配伍而形成的方剂，更是数不胜数。

随着人类社会的不断发展，人们开始自己种植中草药；但由于中草药生长环境的差异，人工种植生长出来的中草药良莠不齐，从而使得人工种植的中草药产量较低、不易成活，难以培育。

因此，急需一种基于人工智能的中草药栽培及药性鉴定标准制定系统。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于人工智能的中草药栽培及药性鉴定标准制定系统，用以解决传统技术中人工种植中草药产量较低、不易成活的问题。

本发明实施例中提供了一种基于人工智能的中草药栽培及药性鉴定标准制定系统，所述中草药种植于培养箱内；所述系统，包括监测端和服务器端；其中，

所述监测端设置于培养箱内；所述监测端，用于获取所述培养箱内的环境信息和所述中草药植物的生长信息，并将所述环境信息和生长信息向所述服务器端传输；

所述服务器端，包括数据处理模块、模型构建模块和存储模块；所述数据处理模块，用于对所述环境信息和生长信息进行数值化处理，获取环境数据和生长数据；所述模型构建模块，用于根据所述环境数据和生长数据，获取所述中草药植物的最优生长模型、最优栽培环境模型、中草药最优性状模型和中草药鉴定模型中至少一种，并向所述存储模块传输进行存储。

在一个实施例中，所述模型构建模块，包括有最优生长模型数据库、最优栽培环境模型数据库、中草药最优性状模型数据库、中草药鉴定模型数据库和学习中心；

所述最优生长模型数据库中含有P1条数据，其中每条数据均含有所述中草药植物的n个环境数据和生长数据，将所述P1条记录和n个环境数据和生长数据组成生长信息矩阵B1,同时记录所述P1条记录对应的所需的生长操作，形成向量YY1；

所述最优栽培环境模型数据库中含有P2条数据，其中每条数据均含有所述中草药植物的n个环境数据和生长数据，将所述P2条记录和n个环境数据和生长数据组成生长信息矩阵B2,同时记录所述P2条记录对应的所需的栽培操作，形成操作向量YY2；

所述中草药最优性状模型数据库中含有P3条数据，其中每条数据均含有所述中草药植物的n个环境数据和生长数据，将所述P3条记录和n个环境数据和生长数据组成生长信息矩阵B3,同时记录所述P3条记录对应的性状操作，形成操作向量YY3；

所述中草药鉴定模型数据库中含有P4条数据，其中每条数据均含有所述中草药植物的n个环境数据和生长数据，将所述P4条记录和n个环境数据和生长数据组成生长信息矩阵B4,同时记录所述P4条记录对应的所需的鉴定操作，形成操作向量YY4；

所述学习中心的具体步骤如下所述：

S201根据所需获取的最优生长模型、最优栽培环境模型、中草药最优性状模型和中草药鉴定模型中的至少一种，首先提取所需获取模型的第一种模型为学习模型；