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龍圖騰網獲悉沈陽農業(yè)大學申請的專利適宜機械化收獲花生品種的篩選方法、存儲介質及設備獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115146961B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210774671.8，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權適宜機械化收獲花生品種的篩選方法、存儲介質及設備是由鐘超;于海秋;劉喜波;趙新華;王曉光;康樹立;蔣春姬;趙姝麗;王婧;張鶴設計研發(fā)完成，并于2022-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本適宜機械化收獲花生品種的篩選方法、存儲介質及設備在說明書摘要公布了：適宜機械化收獲花生品種的篩選方法、存儲介質及設備，屬于農業(yè)技術領域。為了解決試驗田和種植田存在的差異導致實際種植區(qū)的花生在機械收獲時可能與試驗田的總損失率差異較大而進一步導致對實際種植區(qū)總損失率估計不準確的問題，本發(fā)明首先獲取需要進行篩選的花生品種i的基礎指標數據以及花生品種i對應的固結度；并利用神經網絡得到品種i對應的總保留率；然后根據花生品種i對應的固結度和擬進行播種的地塊的固結度Fij'得到固結度差量比Rij'并利用神經網絡得到總保留率差量；最后根據品種i對應的總保留率和總保留率差量Δij'得到花生品種i在擬進行播種的地塊的總保留率，進而確定擬種植的花生品種。本發(fā)明適用于針對機械化收獲的花生品種篩選。

本發(fā)明授權適宜機械化收獲花生品種的篩選方法、存儲介質及設備在權利要求書中公布了：1.適宜機械化收獲花生品種的篩選方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： S1、獲取需要進行篩選的花生品種i的基礎指標數據以及花生品種i對應的固結度Fi； 將品種i基礎指標數據進行歸一化處理，所述花生品種的基礎指標數據，包括：籽粒寬度、籽粒厚度、籽粒立壓、第7天果柄強度、第7天秧柄強度、挖取時的果柄強度、挖取時的秧柄強度、籽粒正壓、籽粒側壓、籽粒長度、結果范圍、果殼正壓、果殼側壓和果殼立壓；并將品種i進行One-Hot編碼并歸一化； 然后將品種i的One-Hot編碼歸一化值，以及基礎指標數據的歸一化值輸入總保留率網絡模型，得到品種i對應的總保留率； 所述總保留率網絡模型為多層神經網絡模型；總保留率網絡模型對應的多層神經網絡模型輸入層有15個神經元，輸出層1個神經元；輸入層對應的15個神經元的輸入記為X1-X15，其中，X1-X14為基礎指標數據對應的歸一化值；神經元的輸入X15為花生品種的One-Hot編碼的歸一化值；輸出層對應的1個神經元的輸出為總保留率； S2、針對擬進行播種的地塊j'獲取固結度Fij'； 根據花生品種i對應的固結度Fi和擬進行播種的地塊的固結度Fij'得到固結度差量比Rij'； 然后將品種i的One-Hot編碼歸一化值，以及固結度差量比Rij'輸入總保留率差量網絡模型，得到總保留率差量Δij'； 所述總保留率差量網絡模型為多層神經網絡模型； S3、根據品種i對應的總保留率和總保留率差量Δij'得到花生品種i在擬進行播種的地塊的總保留率； S4、根據花生品種i在擬進行播種的地塊的總保留率確定擬種植的花生品種。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或專利權人沈陽農業(yè)大學，其通訊地址為：110866 遼寧省沈陽市東陵路120號；或者聯(lián)系龍圖騰網官方客服，聯(lián)系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。