基于XGB-FuzzyIncNet可解释人工智能的土壤特异性作物推荐系统研究

为解决全球农业中土壤特性多样导致的作物选择难题，研究人员开发了创新性作物推荐系统XGB-FuzzyIncNet。该系统整合XGBoost回归、改进型Inception v4网络和模糊决策层，通过分析土壤理化性质实现精准推荐，并引入可解释AI技术。实验显示模型准确率达98.78%，各项指标显著优于现有技术，为提升特定土壤类型作物产量提供可靠决策支持。

　　

全球多国经济高度依赖农业生产，而土壤类型适配性选择常制约作物产量。针对这一难题，研究者构建了革命性的极端梯度提升模糊初始网络(XGB-FuzzyIncNet)推荐系统。该系统采用三级模块化设计：极端梯度提升(XGBoost)回归模块负责初始特征筛选和预测，改进型初始v4(Inception v4)网络捕捉层次特征提升预测精度，模糊决策层则将输出转化为模糊语言变量以处理不确定性。

预处理阶段对原始土壤数据进行清洗、降维和标准化处理。分类阶段中，XGBoost首先识别关键土壤特征生成初级预测，Inception v4进一步提取深层特征优化结果，最终模糊层通过隶属度函数实现智能决策。研究创新性引入可解释人工智能(XAI)技术，可解析各土壤参数对推荐结果的影响权重。

实验数据表明，该系统在准确率(98.78%)、精确度(98.82%)、召回率(98.76%)等核心指标上全面超越现有技术，均方误差(MSE)低至0.004。该模型不仅能提供鲁棒的作物种植建议，更通过土壤-作物最佳匹配显著提升农业生产效率，为精准农业决策提供重要技术支撑。