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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京麥麥趣耕科技有限公司申請的專利藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120013366B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510495245.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0639；該發(fā)明授權(quán)藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測的方法是由李楠;孫奧;雷波;任鴻昌設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-04-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測的方法，涉及藍莓果實品質(zhì)預(yù)測領(lǐng)域，包括：提取藍莓果實各階段的主成分特征，建立階段性藍莓果實主成分特征數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)；建立藍莓果實品質(zhì)均衡系數(shù)，獲取藍莓果實在各采樣周期的藍莓果實品質(zhì)均衡系數(shù)值；建立藍莓果實主成分特征影響權(quán)重，獲取不同主成分特征對藍莓果實品質(zhì)的影響；建立藍莓果實優(yōu)化方案；建立藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測模型，通過反饋式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性；建立藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測平臺，通過輸入優(yōu)化參數(shù)對模型進行修正和優(yōu)化。有效根據(jù)藍莓果實生長階段的主成分特征數(shù)據(jù)對藍莓果實綜合品質(zhì)進行預(yù)測，通過反饋的方式保證預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

本發(fā)明授權(quán)藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測的方法，其特征在于，包括： 基于大數(shù)據(jù)，提取藍莓果實各階段的主成分特征，并建立階段性藍莓果實主成分特征數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)； 設(shè)置采樣周期，建立藍莓果實品質(zhì)均衡系數(shù)，獲取藍莓果實在各采樣周期的藍莓果實品質(zhì)均衡系數(shù)值； 根據(jù)藍莓果實主成分特征，建立藍莓果實主成分特征影響權(quán)重，獲取不同主成分特征對藍莓果實品質(zhì)的影響； 基于大數(shù)據(jù)，獲取影響藍莓果實主成分特征的外界環(huán)境、微量元素以及土壤質(zhì)量的特征，并建立藍莓果實優(yōu)化方案； 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基礎(chǔ)上，建立藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測模型，通過反饋式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性； 建立藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測平臺，通過分析和存儲周期性藍莓果實品質(zhì)數(shù)據(jù)，通過輸入優(yōu)化參數(shù)，對模型進行修正和優(yōu)化； 所述設(shè)置采樣周期，建立藍莓果實品質(zhì)均衡系數(shù)，獲取藍莓果實在各采樣周期的藍莓果實品質(zhì)均衡系數(shù)值具體包括： 根據(jù)藍莓果實各階段性周期性成長數(shù)據(jù)集，建立藍莓果實品質(zhì)均衡系數(shù)，獲取藍莓果實在各采樣周期的藍莓果實品質(zhì)均衡系數(shù)值； 所述藍莓果實品質(zhì)均衡系數(shù)表達式為： 式中，為第c階段第z次采樣的藍莓果實品質(zhì)均衡系數(shù)，εc為第c階段對藍莓果實品質(zhì)生長的權(quán)重，為第j個主成分特征對應(yīng)的第i個藍莓果實主成分特征檢測數(shù)據(jù)，為第j個主成分特征對應(yīng)的藍莓果實主成分特征標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，n為第z次藍莓果實采樣的樣本個數(shù)，q為平衡常數(shù)項； 所述根據(jù)藍莓果實主成分特征，建立藍莓果實主成分特征影響權(quán)重，獲取不同主成分特征對藍莓果實品質(zhì)的影響具體包括： 根據(jù)藍莓果實品質(zhì)評價數(shù)值集合和藍莓果實不同主成分特征數(shù)據(jù)簇集合，建立藍莓果實主成分特征影響權(quán)重； 所述藍莓果實主成分特征影響權(quán)重表達式為： 式中，rj為第j個主成分特征與藍莓果實品質(zhì)評價數(shù)值的相關(guān)性，即藍莓果實第j個主成分特征的影響權(quán)重，s為第i個藍莓果實品質(zhì)評價數(shù)值對應(yīng)第j個主成分特征數(shù)據(jù)簇中的組數(shù)，m為藍莓果實品質(zhì)評價數(shù)值類型的個數(shù)，為第j個主成分特征對應(yīng)第i個數(shù)據(jù)簇集合中的采集數(shù)據(jù)，為第j個主成分特征對應(yīng)第i個數(shù)據(jù)簇集合中的目標(biāo)數(shù)據(jù)，bi為第i個藍莓果實品質(zhì)評價數(shù)值，為藍莓果實品質(zhì)評價數(shù)值目標(biāo)值； 所述在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基礎(chǔ)上，建立藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測模型，通過反饋式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性具體包括： 根據(jù)藍莓果實輸入優(yōu)化參數(shù)集合，將藍莓果實輸入優(yōu)化參數(shù)集合作為反饋層的輸入數(shù)據(jù)； 構(gòu)建反饋層的反饋函數(shù)，建立藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測模型，通過反饋式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高模型預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性； 所述反饋層的反饋函數(shù)表達式為： Gt＝fGt-1,ut+ght-1 式中，Gt為藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測模型當(dāng)前時刻的輸入數(shù)據(jù)，Gt-1為藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測模型前一時刻的輸入數(shù)據(jù)，ut為當(dāng)前時刻反饋層的輸入數(shù)據(jù)，ht-1為藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測模型前一時刻的輸出數(shù)據(jù)，fGt-1,ut為藍莓果實綜合品質(zhì)預(yù)測模型輸入數(shù)據(jù)的適應(yīng)函數(shù)，ght-1為反饋函數(shù)。

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