基于CDSSM的作物病害处方推荐方法

作物病害诊断积累了大量电子处方数据,对电子处方数据二次利用,实现作物病害处方智能推荐是植保领域重要的研究内容。对此,本文构建基于CDSSM的作物病害处方推荐模型,实现多种类作物病害的诊断和处方推荐。基于病害标准知识库对作物病害处方数据进行筛选,并进行数据扩充,同时结合领域知识构建标准处方库;构建基于CDSSM的作物处方推荐模型,根据文本特征生成语义向量,计算语义向量的余弦距离,结合标准处方库完成融合地区、时间、作物种类、生长期等多个因素的处方精准推荐。从病害诊断、处方推荐、针对番茄病害处方推荐和不同输入对处方推荐的影响4方面展开结果分析,并与基于DSSM、DSSM-LSTM、Cosine、Jaccard、BM25的模型结果进行对比分析;结合实际应用需求设计并构建面向移动终端的作物病害处方推荐应用“处方宝”。结果表明,基于CDSSM的作物病害处方推荐模型病害诊断正确率为71%,处方推荐准确率为82%,优于其他5种作物病害处方推荐模型;针对番茄病害处方推荐准确率更高。本文构建的基于CDSSM的作物处方推荐模型可以满足实际应用需求,还能够进行病害种类的扩充,可以作为作物病害处方推荐的高效辅助工具。