基于机器学习的水产养殖智能调控方法与系统与流程

1.一种基于机器学习的水产养殖智能调控方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标调控模型与所述目标水质预测模型的联合训练包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本数据训练得到目标水质预测模型，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一级联矩阵和预定义的多个过程特征向量确定中介特征向量，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述调控特征矩阵包括多个第一调控数据矩阵，所述检测数据特征矩阵包括第一检测数据矩阵，所述根据所述调控特征矩阵以及所述检测数据特征矩阵进行特征级联，得到第一级联矩阵，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述调控特征矩阵、所述检测数据特征矩阵、所述中介特征向量、所述第一调控特征矩阵以及所述第一检测特征矩阵确定模型更新函数，包括：

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述调控特征矩阵、所述检测数据特征矩阵、所述中介特征向量、所述第一调控特征矩阵以及所述第一检测特征矩阵确定模型更新函数，包括：

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述调控特征矩阵、所述检测数据特征矩阵、所述中介特征向量、所述第一调控特征矩阵以及所述第一检测特征矩阵确定模型更新函数，包括：

10.一种基于机器学习的水产养殖智能调控系统，其特征在于，所述系统包括计算机设备以及智能养殖装置；