基于深度SVDD模型的中药材适生区预测方法及系统

摘要

本发明公开了基于深度SVDD模型的中药材适生区预测方法及系统，包括：采集中药材的生态因子数据，采用MaxEnt模型生成中药材的伪不存在点样本数据；对采集到的中药材的生态因子数据进行预处理，得到生态因子预处理数据；根据所述生态因子预处理数据、伪不存在点样本数据和SVDD模型构建中药材适生区预测模型；将待预测中药材的测试点放入所述中药材适生区预测模型进行判断，得到待预测中药材的适生区。SGD及其变体优化深度SVDD模型的参数，因其计算复杂性在训练的数量上是线性扩展使得对大型数据集可以进行很好的扩展；通过对不同测试点与最优超球体的距离判断获得适生区，提高中药材适生区预测结果准确率。