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龍圖騰網獲悉長春理工大學;吉林省康達農業機械有限公司申請的專利基于動態加權多目標回歸的CatBoost模型的土壤養分預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120162557B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510646636.1，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權基于動態加權多目標回歸的CatBoost模型的土壤養分預測方法是由楊宏偉;侯南周;楊鐵成;楊華民;張婧;張男;張兵;韓旭;胡鳳霞設計研發完成，并于2025-05-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于動態加權多目標回歸的CatBoost模型的土壤養分預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開農業預測技術領域的基于動態加權多目標回歸的CatBoost模型的土壤養分預測方法，包括獲取多源數據，包括利用LUCAS2015數據集獲取土壤數據、光譜數據及土地分類數據，并從GoogleEarthEngine平臺收集多源遙感數據、對獲取的數據進行處理和特征提取，包括光譜數據處理、分類數據處理、多源遙感數據處理及特征選擇、采用動態加權多目標回歸的CatBoost模型進行訓練，對目標變量SOC和N進行標準化處理，引入動態加權損失函數，采用共享損失函數策略，并進行交叉驗證等，本發明可以快速、精準地預測土壤有機碳（SOC）和氮（N）含量。

本發明授權基于動態加權多目標回歸的CatBoost模型的土壤養分預測方法在權利要求書中公布了：1.基于動態加權多目標回歸的CatBoost模型的土壤養分預測方法，其特征在于，步驟如下： S1、獲取多源數據，包括利用LUCAS2015數據集獲取土壤數據、光譜數據及土地分類數據，并從GoogleEarthEngine平臺收集多源遙感數據； S2、對獲取的數據進行處理和特征提取，包括光譜數據處理、土地分類數據處理、多源遙感數據處理及特征選擇； S3、采用動態加權多目標回歸的CatBoost模型進行訓練，對目標變量SOC和N進行標準化處理，引入動態加權損失函數，采用共享損失函數策略，并進行交叉驗證； S4、在模型應用階段，采集目標區域高光譜數據，結合多源遙感數據和土地分類信息進行數據融合和特征提取，將關鍵特征輸入訓練好的模型進行土壤養分預測；對動態加權多目標回歸的CatBoost模型進行訓練的步驟中，權重基于高斯型隸屬函數計算，計算公式為： ； 其中是誤差，是標準差，用于調整隸屬度函數的寬度，設為0.3； 然后根據每次循環中每一折驗證集的預測誤差，動態地計算每個目標的隸屬度并相加，SOC和N的動態權重表示如下： ； ； 其中，為交叉驗證的折數； 最后，共享加權損失函數如下： ； 其中，表示樣本數，和分別是SOC第個目標的真實值和預測值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長春理工大學;吉林省康達農業機械有限公司，其通訊地址為：130000 吉林省長春市衛星路7089號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。