錢 曄，孫吉紅

（1.云南農(nóng)業(yè)大學(xué)，a.大數(shù)據(jù)學(xué)院（信息工程學(xué)院）；b.數(shù)據(jù)工程技術(shù)研究中心，昆明 650201；2.國(guó)家農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)中心云南分中心，昆明 650201；3.綠色農(nóng)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)智能信息處理工程研究中心，昆明 650201；4.云南省科學(xué)技術(shù)院，昆明 650051）

云南地區(qū)常年日照充足、雨量充沛、海拔差大［1］，造就了享譽(yù)國(guó)內(nèi)外的花卉王國(guó)。較強(qiáng)的紫外線為花卉增添了絢麗的色彩，成就了亞洲最大的鮮切花市場(chǎng)，占全國(guó)70%以上的市場(chǎng)份額，出口量突破80億枝，僅菊花出口日本的數(shù)量每年超越1億枝。昆明市更是同時(shí)享有“春城”“花城”的美譽(yù)。鮮切花充滿了整個(gè)春城，鮮切花產(chǎn)業(yè)成為了年產(chǎn)值超過400億元的云南支柱產(chǎn)業(yè)之一。但是，繁華的鮮切花市場(chǎng)背后，存在著一系列的問題，主要表現(xiàn)為花農(nóng)甚至鮮切花種植企業(yè)無法準(zhǔn)確判斷來年暢銷鮮切花的具體品種，無法評(píng)估在特定環(huán)境下某種或某幾種鮮切花的成本、利潤(rùn)，無法嚴(yán)控鮮切花的病蟲害以及品質(zhì)，造成大量的鮮切花滯銷、大量花農(nóng)虧損及企業(yè)虧損。與此同時(shí)，供不應(yīng)求、天價(jià)鮮切花等現(xiàn)象也時(shí)有發(fā)生，使得原本應(yīng)有的繁榮市場(chǎng)變成了“股票市場(chǎng)”。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)不斷更新，尤其是近年來大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展［1］，進(jìn)一步推動(dòng)人工智能的發(fā)展。目前，智能模型已經(jīng)突破傳統(tǒng)模型的局限，在處理復(fù)雜或不完全信息、模擬非線性、自適應(yīng)自學(xué)習(xí)、優(yōu)化算法等方面具有無可比擬的優(yōu)勢(shì)，具有一定優(yōu)越性和先進(jìn)性［2］。結(jié)合鮮切花在選種、種植、管理等過程中遇到的問題，將智能算法與多個(gè)領(lǐng)域相結(jié)合，構(gòu)建鮮切花價(jià)格預(yù)測(cè)模型［3］、鮮切花病蟲害預(yù)測(cè)模型［4］、鮮切花產(chǎn)業(yè)智能平臺(tái)［5，6］等智能模型，并且智能模型在交通、農(nóng)業(yè)、金融、工業(yè)、科技等領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用，已經(jīng)建成交通大數(shù)據(jù)中心、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心、金融大數(shù)據(jù)中心等，并發(fā)揮重要作用，適合解決復(fù)雜問題［7，8］。

本研究在智能算法構(gòu)建鮮鮮切花價(jià)格預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合知識(shí)圖譜技術(shù)尋找不同品種鮮切花的關(guān)聯(lián)與區(qū)別，構(gòu)建鮮切花知識(shí)圖譜推薦模型［9］，分別向不同種群人員推薦不同品種鮮切花，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦功能［10］，為種植戶、種植企業(yè)提供參考依據(jù)，給出推薦結(jié)果［11］，為云南省解決鮮切花產(chǎn)業(yè)存在的問題提供參考。

1 鮮切花產(chǎn)業(yè)中存在的問題

由于云南省特殊的地理位置和氣候條件，孕育了花卉王國(guó)。2020年，云南省鮮切花種植面積達(dá)到1.94萬hm2，同比增長(zhǎng)16.4%，產(chǎn)量達(dá)到146.6億枝，產(chǎn)值830.1億元，成為云南省特色經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)之一。

本研究以云南省鮮切花產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，闡述了鮮切花產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)的關(guān)鍵點(diǎn)和存在的問題，主要包括以下3個(gè)方面的問題解析。

1.1 鮮切花選種

花農(nóng)、中小型鮮切花種植企業(yè)難以確定來年鮮切花的暢銷品種，只能夠根據(jù)種植經(jīng)驗(yàn)選擇種植的品種。該種植方式具有主觀的因素，出現(xiàn)“豐收、豐產(chǎn)、不豐腰包”的現(xiàn)象。這種現(xiàn)象的原因在于花農(nóng)、中小型種植企業(yè)往往難以支付專家論證會(huì)議的費(fèi)用，以至于憑借經(jīng)驗(yàn)盲目地種植某種或某幾種鮮切花，在鮮切花上市后，無法取得預(yù)期的收入。

1.2 鮮切花種植

鮮切花作為一種觀賞性極強(qiáng)的花卉，病蟲害直接影響鮮切花的品質(zhì)?；ㄞr(nóng)根據(jù)鮮切花的市場(chǎng)行情種植不同品種的鮮切花，每種鮮切花病蟲害防治的方法各異，部分花農(nóng)甚至中小型種植企業(yè)的工人也難以了解每種鮮切花病蟲害防治方法，使得在溫度、濕度等因素變化較大的時(shí)期，大量鮮切花感染病蟲害，花農(nóng)、中小型種植企業(yè)受到了較大的經(jīng)濟(jì)損失。

1.3 鮮切花銷售

鮮切花作為一種供欣賞的花卉，保鮮是最為重要的關(guān)鍵因素，出現(xiàn)了干花、永生花等不同系列的代替品，但是鮮切花仍然是花卉市場(chǎng)的主流。一旦采摘的鮮切花超過了保鮮期，它的使用價(jià)值就近乎等于零。同時(shí)，鮮切花的預(yù)估價(jià)格是否精準(zhǔn)也成為鮮切花銷售環(huán)節(jié)中的重要因素。因此，在云南省鮮切花產(chǎn)業(yè)中，最后也是最重要的一個(gè)環(huán)節(jié)——銷售環(huán)節(jié)，成為了最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，涉及到鮮切花的價(jià)格、需求量、供給量等各種復(fù)雜的因素。

2 鮮切花領(lǐng)域知識(shí)圖譜的設(shè)計(jì)

知識(shí)圖譜以結(jié)構(gòu)化的方式對(duì)所有知識(shí)作出表示［12］。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，知識(shí)圖譜在知識(shí)的自動(dòng)獲取、知識(shí)表征和推理學(xué)習(xí)、基于圖譜的深度挖掘等方面取得了突破性進(jìn)展，知識(shí)圖譜相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在智能語義搜索、問答系統(tǒng)以及公安、醫(yī)療、軍事等行業(yè)落地應(yīng)用［13-15］。

云南省鮮切花領(lǐng)域知識(shí)圖譜研究技術(shù)路線如圖1所示，本研究主要從數(shù)據(jù)獲取、知識(shí)提取、知識(shí)融合、構(gòu)建云南省鮮切花領(lǐng)域知識(shí)圖譜、糾正、補(bǔ)充、更新等方面進(jìn)行研究。

圖1 云南省鮮切花領(lǐng)域知識(shí)圖譜研究技術(shù)路線

2.1 數(shù)據(jù)采集

本研究構(gòu)建云南省主要鮮切花品種知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)來源于以下2個(gè)方面。

第一個(gè)方面：來源于昆明國(guó)際花卉拍賣交易中心官網(wǎng)中主要鮮切花品種以及官方公布的數(shù)據(jù)信息。

第二個(gè)方面：通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，對(duì)云南省主要品種鮮切花的產(chǎn)量、銷售量、價(jià)格等重要數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲，獲取有用的數(shù)據(jù)。

2.2 知識(shí)表示及存儲(chǔ)

由于鮮切花品種繁多，同一品種之間具有不同的屬性，因此構(gòu)建鮮切花知識(shí)圖譜中各對(duì)象之間存在復(fù)雜的關(guān)系，部分研究對(duì)象之間的特征在不同網(wǎng)站中存在一定的差異性。本研究采用具有直觀性、形式化模型的特征，與大部分領(lǐng)域模型進(jìn)行映射的NeoJ圖數(shù)據(jù)庫對(duì)知識(shí)進(jìn)行存儲(chǔ)。

2.3 知識(shí)提取

本研究構(gòu)建云南省鮮切花領(lǐng)域知識(shí)圖譜的知識(shí)提取功能包括實(shí)體、屬性、關(guān)系3個(gè)部分的提取。以世界五大切花及暢銷切花為主要研究對(duì)象，將菊花、月季、康乃馨、唐菖蒲、非洲菊、百合等主要鮮切花作為知識(shí)提取的實(shí)體部分，將各實(shí)體之間的特性進(jìn)行歸納、收集、整理，提取香氣、花色、花瓣形狀、單瓣（重瓣）等特性作為知識(shí)提取的屬性，最后將各實(shí)體的屬性以及實(shí)體間的關(guān)系進(jìn)行分類、關(guān)聯(lián)，找出構(gòu)建鮮切花領(lǐng)域知識(shí)特征實(shí)體識(shí)別方法。

2.4 知識(shí)融合

構(gòu)建鮮切花領(lǐng)域知識(shí)圖譜時(shí)，知識(shí)融合環(huán)節(jié)尤其重要，本研究主要將相同鮮切花具有不同名稱，相同種類鮮切花具有不同形狀，同種鮮切花在不同環(huán)境下的用途等情況，具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

1）同種鮮切花具有不同的功能屬性。例如：玫瑰鮮切花作為一種觀賞性和食用性都較高的鮮切花，可以用于制作香精香料、鮮花餅、插花等，根據(jù)不同用途對(duì)同一種玫瑰鮮切花進(jìn)行不同方式的改良，種植出不同特征的玫瑰鮮切花。

2）不同種類鮮切花具有相同的功能屬性。例如：菊花、月季、康乃馨、唐菖蒲、非洲菊并稱世界五大切花，在香氣、花型、顏色等方面的屬性各異但卻有相同的屬性——觀賞。近年來，作為園藝療法的各類鮮切花提供了芳香療法等功能，對(duì)于精神疲勞、高血壓等患者具有一定的緩解作用。

3）相同種類鮮切花具有不同的花名。例如：同一種鮮切花因所處的地理位置不同、生長(zhǎng)環(huán)境不同，所呈現(xiàn)的花色、花型相應(yīng)不同。

知識(shí)融合能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)資源中分散的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行有機(jī)的整合形成完整的數(shù)據(jù)資源，有利于數(shù)據(jù)資源的整合，方便查詢。擬采用基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)體對(duì)齊方法進(jìn)行知識(shí)融合。以月季鮮切花為例，具體流程如圖2、圖3所示。

圖2所示為月季鮮切花的不同屬性的信息，通過爬蟲技術(shù)，在A網(wǎng)站中找到月季鮮切花顏色、花型、香氣等屬性，主要包括：月季鮮切花顏色主要有紅色、黃色、白色、藍(lán)色、香檳色等，花型包括單瓣、半重瓣、蓮座等，香氣包括強(qiáng)香、淡香、清新等不同類型。在B網(wǎng)站中找到月季鮮切花花語、別稱、品種等，主要包括：紅色的月季代表“愛”“熱情”，白色的月季代表“尊敬”，粉色的月季代表“初戀”。月季鮮切花的別稱包括“月月紅”“月月花”“四季花”等，品種主要有“紅雙喜”“大游行”“御用馬車”等76個(gè)品種。

圖2 月季鮮切花屬性

經(jīng)過知識(shí)融合后，將月季鮮切花的相關(guān)信息進(jìn)行整合形成一個(gè)完整的體系，不需要通過大量的時(shí)間在網(wǎng)絡(luò)中爬取數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)、刪除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，只需要查詢?cè)颇鲜□r切花領(lǐng)域知識(shí)圖譜就能夠查詢到具體的信息，減小工作量，節(jié)約時(shí)間（圖3）。

圖3 知識(shí)融合流程

2.5 知識(shí)完善及修改

由于鮮切花種類繁多、種植量大、銷售量大、花色豐富、花形差異較大，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲收集到的數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)殘缺不全，甚至存在少量的錯(cuò)誤信息，構(gòu)建的知識(shí)圖譜存在數(shù)據(jù)量不夠、知識(shí)偏差、誤差較大等問題，進(jìn)行知識(shí)完善和修改勢(shì)在必行。因此，本研究以昆明國(guó)際花卉拍賣交易中心數(shù)據(jù)信息為基礎(chǔ)，建立云南省鮮切花領(lǐng)域本體，對(duì)其進(jìn)行實(shí)體、屬性、關(guān)系的形式化表示，從而對(duì)網(wǎng)絡(luò)爬取的實(shí)體進(jìn)行融合、合并，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)創(chuàng)建的云南省鮮切花領(lǐng)域知識(shí)圖譜的完善和修改。

以云南省主要鮮切花品種為研究基礎(chǔ)，對(duì)云南省鮮切花領(lǐng)域中主要的品種為本體的術(shù)語進(jìn)行提取，并在此基礎(chǔ)上定義概念間的類屬和組成關(guān)系。其中，Member-of關(guān)系定義了概念間的類屬關(guān)系；part-of關(guān)系定義了概念間的組成關(guān)系?？捎脠D的形式表示本體結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 月季鮮切花本體關(guān)系

在表示鮮切花領(lǐng)域語義內(nèi)容時(shí)，以鮮切花中最具有代表性的世界五大切花為對(duì)象進(jìn)行說明。因此，將菊花、月季、康乃馨、唐菖蒲、非洲菊的典型類屬關(guān)系的概念表示為Member-of關(guān)系如圖5所示。為進(jìn)一步研究不同鮮切花的關(guān)聯(lián)與區(qū)別，對(duì)月季鮮切花中最為常見的大花香水月季進(jìn)行本體描述。其中，將研究對(duì)象進(jìn)行詳細(xì)分類，主要分為顏色、特征、品種等多種屬性；將顏色分為單色、復(fù)色兩種，其中單色包括白色、黃色、紅色、藍(lán)色、黑色等；特征包括植株的形狀、氣味、觀賞性等；品種主要是依據(jù)不同的顏色進(jìn)行分類，并且相同顏色的品種細(xì)分為不同的花名，例如白色月季包括“肯尼迪”“婚禮白”“綠云”等品種。鮮切花領(lǐng)域本體part-of關(guān)系示意圖，具體描述方式如圖6所示。

圖5 鮮切花領(lǐng)域本體Member-of關(guān)系

圖6 鮮切花（大花香水月季）領(lǐng)域本體part-of關(guān)系

3 基于智能算法的鮮切花種植推薦模型研究

構(gòu)建云南省鮮切花領(lǐng)域知識(shí)圖譜后，查詢各種類鮮切花之間的關(guān)系以及相同鮮切花在不同環(huán)境中的屬性等。本研究采用云南省鮮切花領(lǐng)域知識(shí)圖譜，為構(gòu)建基于智能算法的鮮切花推薦模型群提供基礎(chǔ)性支撐。對(duì)于種植鮮切花的農(nóng)戶、中小型企業(yè)而言，選種是種植鮮切花是否盈利、盈利多少的關(guān)鍵因素之一。對(duì)于花農(nóng)而言，選種主要是選擇種植成活率高、銷售量大、銷售價(jià)格高的品種。但是，很少存在同時(shí)滿足以上3個(gè)條件的鮮切花品種。并且，鮮切花銷量、銷售價(jià)格不會(huì)固定一成不變的，隨著人們的需求量以及市場(chǎng)的供應(yīng)量而決定。因此，花農(nóng)根據(jù)種植經(jīng)驗(yàn)以及自身模糊的判斷去選種種植，往往出現(xiàn)供不應(yīng)求或者供大于求的不良現(xiàn)象。針對(duì)種植鮮切花的中小型企業(yè)，企業(yè)管理人員通過專家咨詢等方式對(duì)來年或者下一季鮮切花的價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。此外，企業(yè)管理人員會(huì)采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法構(gòu)建模型進(jìn)行價(jià)格預(yù)測(cè)。

3.1 收集整理數(shù)據(jù)

一是針對(duì)高端批發(fā)商收集整理數(shù)據(jù)。由于昆明國(guó)際花卉拍賣交易中心聚集了全國(guó)乃至全亞洲最具有代表性的批發(fā)商，他們的意見將對(duì)全國(guó)乃至全亞洲的鮮切花市場(chǎng)產(chǎn)生巨大的影響。因此，針對(duì)這些專業(yè)人士進(jìn)行問卷調(diào)查，并將問卷調(diào)查結(jié)果進(jìn)行分析整理，統(tǒng)計(jì)喜歡的鮮切花顏色、花型、香氣、品種等多種因素。二是針對(duì)大眾消費(fèi)人群收集整理數(shù)據(jù)。分別赴各大鮮切花銷售市場(chǎng)進(jìn)行問卷調(diào)查，統(tǒng)計(jì)喜歡的鮮切花顏色、花型、香氣、品種等多種因素。三是針對(duì)專業(yè)群體收集整理數(shù)據(jù)。分別對(duì)高校、科研院所等研究人員以及鮮切花種植企業(yè)的管理（技術(shù)）人員進(jìn)行采訪，統(tǒng)計(jì)認(rèn)可的鮮切花顏色、花型、香氣、品種等多種因素。分別將3個(gè)不同類型的調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理，形成3類不同的數(shù)據(jù)集合。以云南省鮮切花領(lǐng)域知識(shí)圖譜的構(gòu)建為基礎(chǔ)，將收集到的數(shù)據(jù)與知識(shí)圖譜中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匹配，增大數(shù)據(jù)信息量。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，將每類數(shù)據(jù)再次進(jìn)行詳細(xì)劃分，形成更加細(xì)化的數(shù)據(jù)分類集合。當(dāng)數(shù)據(jù)量不斷增加，數(shù)據(jù)集合類型不斷細(xì)化，達(dá)到100種類型后，組成構(gòu)建智能推薦模型的數(shù)據(jù)結(jié)合。

3.2 構(gòu)建智能推薦模型

3.2.1 確定隱含層神經(jīng)元數(shù)量 以BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建智能預(yù)測(cè)模型為例，構(gòu)建鮮切花智能推薦模型。設(shè)定3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過試驗(yàn)確定隱含層神經(jīng)元數(shù)量，具體算法如下：

1）設(shè)定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建智能推薦模型中最大迭代次數(shù)為1 000次，學(xué)習(xí)率為0.01。

2）分別設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為2—9，當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到1 000次，并且R值最接近1時(shí)的節(jié)點(diǎn)數(shù)為最終確定的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

3.2.2 構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能推薦模型 在MATLAB平臺(tái)上，采用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建智能推薦模型，為種植鮮切花的農(nóng)戶、中小型企業(yè)乃至大型種植鮮切花企業(yè)提供推薦鮮切花品種，具體算法如下：

1）直接使用MATLAB中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中函數(shù)newff構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)。

2）將100類數(shù)據(jù)中50%關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)量作為影響因素輸入網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

3）將剩余數(shù)據(jù)作為測(cè)試集數(shù)據(jù)輸入測(cè)試集中，將輸出推薦的結(jié)果，實(shí)現(xiàn)推薦功能。

4）只有網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束，否則將返回第2步繼續(xù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

3.3 智能推薦模型的實(shí)現(xiàn)

面對(duì)不同用戶輸入需求的關(guān)鍵因素，智能推薦系統(tǒng)將進(jìn)行相應(yīng)的推薦。由于智能推薦模型的精確度取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、測(cè)試數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)量的大小。因此，數(shù)據(jù)積累到大于等于1 000組數(shù)據(jù)時(shí)，該模型才具有可借鑒性。在數(shù)據(jù)量大于1 000組的前提下，數(shù)據(jù)量不斷增加，將不斷提高智能推薦模型的推薦精準(zhǔn)性。

3.4 智能模型的應(yīng)用

1）針對(duì)花農(nóng)，智能模型能夠提供一種咨詢功能，即花農(nóng)可以選擇需要查詢鮮切花的品種，智能模型自動(dòng)輸出該品種鮮切花在下一期的銷售價(jià)格、需求量等信息，并且根據(jù)近期的溫度、濕度情況，提供該種鮮切花病蟲害防治的方法。

2）針對(duì)中小型種植企業(yè)，智能模型有選擇性地提供該企業(yè)種植的主要鮮切花品種在花卉拍賣市場(chǎng)中的價(jià)格、需求量等信息；提供鮮切花預(yù)警系統(tǒng)的權(quán)限，即在花卉拍賣市場(chǎng)中，各種鮮切花價(jià)格的行情變化圖，供中小型企業(yè)分析市場(chǎng)行情；提供并實(shí)時(shí)更新該企業(yè)防治病蟲害的方法。

3）針對(duì)研究人員，智能模型能夠提供試驗(yàn)過程中產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)，為改進(jìn)智能模型提供數(shù)據(jù)支撐。

4 云平臺(tái)環(huán)境下鮮切花智能推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

構(gòu)建基于知識(shí)圖譜的鮮切花智能推薦模型，實(shí)現(xiàn)定制化的鮮切花推薦功能，為不同環(huán)境下的人群專業(yè)定制不同鮮切花，便于針對(duì)不同情況選擇不同鮮切花進(jìn)行種植。但是，由于時(shí)間、地域的跨越，該模型難以進(jìn)行大規(guī)模的推廣。因此，引入云平臺(tái)設(shè)計(jì)云平臺(tái)環(huán)境下鮮切花智能推薦系統(tǒng)（圖7）。

圖7 云平臺(tái)在云南省鮮切花產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用結(jié)構(gòu)

1）首先向云計(jì)算服務(wù)商申請(qǐng)?jiān)朴?jì)算平臺(tái)，能夠?yàn)樵颇鲜∷谢ㄞr(nóng)、中小型乃至大型鮮切花種植企業(yè)提供價(jià)格低、推薦結(jié)果精準(zhǔn)、安全性能強(qiáng)的基于智能算法的鮮切花種植推薦模型的用戶端。

2）基于智能算法的鮮切花種植推薦模型用戶端界面使用方便，隨時(shí)可以通過手機(jī)端或者PC端進(jìn)行查詢，并且能夠?qū)崟r(shí)更新各種推薦的數(shù)據(jù)。

3）鮮切花種植推薦模型使用成本低，僅需要向服務(wù)商提供維持模型運(yùn)行的費(fèi)用，大大降低了使用者的成本，能夠?yàn)橛脩敉扑]精準(zhǔn)信息，為花農(nóng)、散戶、企業(yè)提供精準(zhǔn)的決策信息。

5 小結(jié)

鮮切花產(chǎn)業(yè)作為云南省支柱產(chǎn)業(yè)之一，是云南省脫貧攻堅(jiān)與美麗鄉(xiāng)村建設(shè)的主要內(nèi)容，是云南省綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重中之重。借助知識(shí)圖譜、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等大數(shù)據(jù)技術(shù)，構(gòu)建基于智能算法的鮮切花種植推薦模型，為花農(nóng)種植鮮切花品種提供了精準(zhǔn)數(shù)據(jù)；為鮮切花種植的中小型企業(yè)發(fā)展指明了方向；為大型鮮切花育種、種植企業(yè)的決策提供了輔助支撐作用。同時(shí)，為鮮切花領(lǐng)域的科研人員提供了數(shù)據(jù)收集整理的最佳平臺(tái)，為構(gòu)建云南省鮮切花領(lǐng)域大數(shù)據(jù)平臺(tái)奠定了基礎(chǔ)。