[发明专利]种植决策确定模型的训练方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本申请公开了一种种植决策确定模型的训练方法、决策确定模型的训练方法、装置、设备以及存储介质，属于人工智能领域。本申请实施例中，服务器在训练模型的过程中引入了虚拟种植环境，并基于虚拟环境的第一虚拟环境参数扩展了多个第一种植决策作为训练样本。使用扩展的训练样本对种植决策确定模型进行训练过程中，服务器引入了对样本可信度进行评价的不确定性参数，结合不确定性参数和扩展的训练样本对种植决策确定模型进行训练，既增加了训练样本的数量，还结合了不确定性参数来调整训练样本对模型训练的影响程度，训练得到种植决策确定模型的准确度也就更高。在后续的使用过程中，种植决策确定模型也就能够输出有效的种植决策。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，特别涉及一种种植决策确定模型的训练方法、决策确定模型的训练方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

随着全球范围的人口老龄化和过渡灌溉和施肥造成的水土流失及土壤污染，农业急需从粗放走向精细，同时提高产量、资源利用率和利润，从而缓解全球性饥荒和环境污染问题。

相关技术中，技术人员往往会基于农业生产过程中收集到的数据，训练一个能够根据种植环境的变化输出种植决策的模型，从而基于模型输出的种植决策，来指导农业生产。由于农作物生长周期较长，历史数据的数量较少，技术往往会人为扩展一些训练数据来对模型进行训练。

但是，人为扩展的训练数据往往与实际数据差异较大，导致训练出的模型准确度较低，无法输出有效的种植决策。

发明内容

本申请实施例提供了一种种植决策确定模型的训练方法、决策确定模型的训练方法、装置、设备以及存储介质，可以提升模型的准确度。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种种植决策确定模型的训练方法，所述方法包括：

将第一虚拟环境参数输入种植决策确定模型，通过所述种植决策确定模型，得到与所述第一虚拟环境参数对应的多个第一种植决策，所述第一虚拟环境参数用于表示虚拟种植环境的环境状态，所述第一种植决策用于改变所述虚拟种植环境的环境状态；

基于所述第一虚拟环境参数和对应的所述多个第一种植决策，得到与所述多个第一种植决策分别对应的多个第二虚拟环境参数，所述第二虚拟环境参数为在所述虚拟种植环境中执行对应种植决策后的预测虚拟环境参数；

基于所述多个第二虚拟环境参数，确定目标种植决策，所述目标种植决策的评价值和对应不确定性参数符合目标条件，所述不确定性参数用于表示对应第二虚拟环境参数的可信度，所述评价值用于表示对应种植决策对训练所述种植决策确定模型的影响程度；

基于所述目标种植决策的评价值和不确定性参数，对所述种植决策确定模型的模型参数进行调整。

一方面，提供了一种决策确定模型的训练方法，所述方法包括：

将第三虚拟环境参数输入决策确定模型，通过所述决策确定模型，得到与所述第三虚拟环境参数对应的多个第一决策，所述第三虚拟环境参数用于表示虚拟环境的环境状态，所述第一决策用于改变所述虚拟环境的环境状态；

基于所述第三虚拟环境参数和对应的所述多个第一决策，得到与所述多个第一决策分别对应的多个第四虚拟环境参数，所述第四虚拟环境参数为在所述虚拟环境中执行对应决策后的预测虚拟环境参数；

基于所述多个第四虚拟环境参数，确定目标决策，所述目标决策的评价值和对应不确定性参数符合目标条件，所述不确定性参数用于表示对应第四虚拟环境参数的可信度，所述评价值用于表示对应决策对训练所述决策确定模型的影响程度；

基于所述目标决策的评价值和不确定性参数，对所述决策确定模型的模型参数进行调整。

在一种可能的实施方式中，所述将第三虚拟环境参数输入决策确定模型，通过所述决策确定模型，得到与所述第三虚拟环境参数对应的多个第一决策包括：