......81 4.3 模型训练与验证.......................................................................................................................................................83 4.3.1 训练数据集构建........... ........................................................................................100 5.3.1 训练过程监控............................................................................................... 决策， 如最佳种植时间、病虫害防治措施等。 为实现这些目标，项目将首先收集和整理大量的历史农业生产 数据，包括气象数据、土壤数据、作物生长数据等。随后，利用 DeepSeek 大模型进行初步训练，再根据具体农业场景进行微调， 以确保模型的准确性和实用性。此外，项目还将开发用户友好的界 面，使农民能够轻松访问和使用系统提供的分析结果和建议。 通过这一系列措施，本项目有望显著提升农业生产的科技水

察或传送给仪器检测的图像。 （4） 自然语言处理（NLP）：AI重要子领域，使计算机能够理解、生成和处 理人类语言，大语言模型（LLM）是NLP中一种特定类型模型，专注于 根据大型数据集的广泛训练生成和理解文本，如ChatGPT是基于著名大 语言模型GPT-3开发而来。 人工智能和大数据、物联网、云计算、区块链技术共同组成高度关联的“数字新 技术” 生态系统。基于多元 用场景日益广 机器学习 人工智能的一个子领域，旨在通过数据训练模 型，使计算机能够从数据中学习规律并做出预测 或决策，而无需显式编程。其允许软件应用程序 通过数据学习改进任务执行，它通过训练过程分 析数据和识别模式，自动学习规则并应用这些规 则来预测新的数据点的输出。机器学习分为监督 学习、无监督学习和强化学习三大类。 ·监督学习：使用标记数据进行训练，让模型学习输入特征与输出标签之间 的映射 请务必阅读末页的免责声明 7 / 30 [Table_PageText] 行业专题研究|农林牧渔 ·依赖大规模数据和计算机资源：通常需要大量的标注数据进行训练，以充 分学习数据中的规律。训练深度神经网络需要 GPU、TPU 等高性能计算资 源，因为其参数量和计算复杂度较高。 ·采用多种网络结构：如适用于图像处理的卷积神经网络，适用于序列数据 的循环神经网络，适用于自然语言处理任务的

Model(HMM) 的抽取方法，该方法要求大量的训练实例， 处理速度较慢；基于本体的抽取方法是利用本体这个比较成熟的刻画 领域的技术手段，对抽取页面的类型进行描述及设计匹配规则，该方法 与抽取的 Web 页面格式无关，但本体库的构建工作量非常大；基于 规则的文本信息抽取模型也需要先构造抽取规则，从手工标记的训练 例中推导出一个抽取规则集。 “ 目前 Agsoso” 用于识别 模 型的建立。在将特征值加入到数据库之前，需要选择训练样本的类 型， “ ” 如梨小食心虫。若需要新增一种害虫类别，需要在 新增加种类 栏中 输入新害虫类别名称。这样能够保证在特征数据库中类别标签与 类别特征数据的对应。特征库建立完毕后，利用类别标签和类别特征 进行基于支持向量机 SVM 的模型训练，将训练得到的模型保存到数 据库中，用于后续的害虫识别与计数 24]。 多民族语言农业生产管理专家系统 针对民族地区群众在应用农业信息技术过程中的特殊性和薄弱 性，通过模块构件集成应用，利用农业领域翻译模板抽取技术、汉民语 料库技术、即时翻译技术、翻译模型构造技术、语言模型训练即时、统计 机器翻译的编/解码器技术、民族语言显示和编码转换技术、软件工程 “ 技术、多民族语言知识获取与推理技术等，对现有 农业信息处理与知 ” 识管理平台 进行多民族语言知识获取、多语言文字适应、系统强壮性、

灌、水肥一体化等的控制  物联网设备管理平台可与管理驾驶舱、从 业人员手机终端对接，动态展示园区设备 运行情况和报警信息  依托 AI+ 数据分析平台，对大数据中心中 的数据进行机器学习和模型训练，得出与 本地环境气候作物相匹配的病虫害预警模 型、气候预警模型、水肥灌溉模型、作物 生长模型以及作物标准化种植体系  AI+ 数据分析平台可赋能作物生长的各个 环节，成为生长决策的主要依据 环节，成为生长决策的主要依据 1 2 3 4 5 病虫害预警模型 气候预警模型 水肥灌溉模型 作物生长模型 作物种植标准化体系 TEXT HERE 耕云大数据中心 机器学习 模型训练 公有云底座 第 19页 N 个应用 - 管理驾驶舱 依托现代农业产业园综合管理平台，结合合作伙伴提供的 GIS 建模、遥感监测服务，以多屏联动的方式，展示园区遥感数 据， GIS 信息以及各个终 级响应，以及百万字文件上传实时向量化，从 而支持文档智能问答、连续对话等高级应用功 能，为用户提供更高效、准确的知识查询和交 互服务 技术架构 数据收集与 整合 数据标注与 预处理 预训练模型 选择与优化 领域知识融 合 任务特定的 微调与优化 人机交互界 面设计 数据层 模型层 应用层 目录 01 市场背景分析 02 方案平台构架 03 农业大数据 04 运营平台介绍

弹性块存储 EBS 对象存储 OSS 负载均衡 SLB 私有网络 VPC EIP VPN 网关 数据服务 云监控服务 告警、通知、展示 人工智能服务 数据管理 资源调度 模型训练 人脸识别 GPU 云 服务器 云专线 WAF 堡垒机 物联网服务 智能制造服务 城市融合服务 应 用 服 务 uWorker uPlus 网盘服务 在线会议服务 公有云服务架构 农业数字化元素 农业数字大脑 - 物联网平台 -- 全域设备接入 农业数字大脑 - 物联网平台—边缘计算  通过在靠近设备侧就近部署可实现业务的本地管理， 具有时延低、安全性高、流量少等特点，同时可接收云侧的训练模型及调度策略 在边缘侧执行，实现“云 - 边”数据、模型和业务对设备的统一协同管理。 PaaS 平台公有云与边缘网关配 合，可实现“云 - 边”协同及处理 实现对设备数据的业务逻 辑灵活编排和运行 运动规划 编排调度 定位建图 高精三维地图 用户应用 AI 服务平台 开发框架平台 AI 通用算法模型 Unicloud ML 机器学习 / Unicloud DL 深度学习平台（构建、训练、部署） Unicloud AIF 开发框架 TensorFlow 、 caffe2 、 Keras… 文字识别 语音处理 视频处理 自然语言处理 知识图谱 最优化计算 教育 AI 竞赛 科研平台

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预测引擎 ，提供公共智能预测服 务，支撑在各种场景下对相关业务趋势做出提前预测。具体 ，将支持如下预算算法： u 线性回归 回归算法是监督型算法的一种，通过利用测试集数据来建立模型，再利用这个模型 训练集中的数据进行处理的算法。 第 34 页 共 129 页 县级公共大数据资源中心 建设方案 V 在数据标签是连续变量而不是离散变量的情况下，可以使用 KNN 回归。分配给查 询点的标签是根据其最近邻居标签的平均值计算的。 u 决策树回归 决策树也可以应用于回归问题 u 随机森林 随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器 ，在机器学习 中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的 类别的众数而定。 u 支持向量机 支持向量机（ Support Vector Machine 不仅仅是分词，而是提供词法分析、句法分析、语义理解等 完备的功能。 HanLP 具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。引擎 需要有训练周期以适应实际业务需求，如业务有了较大的变化，需要对引擎进行优化 或新的训练。 搜索引擎-Lucene 第 36 页 共 129 页 县级公共大数据资源中心

数据 专题知识 数据 时序地理 数据 高 级 消 息 队 列 离线计算 平台 实时计算 平台 内存计算 平台 深度学习 平台 测绘专业处理模型 深度学习训练模型 GIS数据分析模型 遥感信息解译模型 编目管 理服务 查询检 索服务 虚拟目 录服务 共享交 易服务 自动工作流驱动服务 标准数据 产品生产 地理数据 分析和计算

牧场各种传感器、监控设备、养殖机器人等，可实 时自动获取猪场及猪只信息。 IoT 平台 环境信息接入 数据网关接入 统一门户管理 数据分析挖掘 数据存储计算 系统终端管理 养殖 AI 大脑训练 遗传分析模型 精准饲喂模型 发情监测模型 环境控制模型 体重增长模型 疾病预防模型 牛感知 0 1 0 2 应用功能 Application scenarios 0 4 设备管理

据中台能力； 实体中心：面向市域社会治理实体生产与建库业务 的数据治理与管理平台； 开发中心：提供各类二开系统参考手册与二 次开发脚手架。 AI 中心：负责自动化互联网数据抓取任务与 AI 模型训练定制化任务； A B C D E 移动中心：负责提供移动 app 开发框架与运营 机制； F 可视化中心：负责指挥运营中心的快速搭建，完成 可视化能力的构建，支持高定制化与模块化，具备问