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沿着“决策优化”继续探索，共 1 条内容。
构建将过程型生态系统模型嵌入优化算法的滨海湿地修复决策支持框架。
该框架用遗传算法在预算约束下权衡植被类型与密度，埃布罗三角洲案例显示预算收紧会把修复面积从深根植被转向浅根植被，且甲烷目标达标而CO2目标超标，提示修复规划需同时看组成与强度而非只看总覆盖度。
开发了Water Optimizer工具，在有限供水下优化作物种植与灌溉量以最大化利润。
综述机器学习、深度学习与机器人融合的智能信息管理与决策支持系统。
提出AI巡检智能框架，将故障信息转为可执行的现场巡检建议。
构建AI驱动的受扰河口航道生境修复生态经济评价系统，实现自动分析与量化评估。
中国农业大学付正捷、张誉恒等于Sensors发表针对智慧农业投入优化的多模态网络MAION。该框架构建统一的'地块-时间窗'农业状态表示,通过跨模态时空对齐模块解决田间图像、气象环境、土壤状态和田间管理记录之间采样频率不一致、语义尺度异构问题;通过投入-产出因果利润建模模块评估不同投入行为对产量、成本和净利润的潜在影响;并以利润驱动的强化学习生成面向长期净收益最大化的投入策略。在产量、成本和净利润预测上RMSE分别为0.587、0.531和0.648,R2达0.914/0.891/0.883;经济决策中净收益改善17.68%,投入产出比1.71,显著优于随机森林、XGBoost、LSTM、GRU和Transformer等基线。
提出自适应异构动态集成框架AHDE-DS，实现跨异构数据的鲁棒预测、分类与智能决策支持。
提出农业企业数据管理框架，实现数据从孤立采集到系统化决策支持。
综述水下光学图像中的小目标检测，梳理问题、数据集、算法，并展望未来方向。
