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龍圖騰網(wǎng)獲悉淮濱縣淮河生態(tài)農(nóng)業(yè)發(fā)展投資有限公司;華北水利水電大學申請的專利基于深度學習的農(nóng)作物施肥量預測方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120256873B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-16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：202510411852.8，技術領域涉及：G06F18/20；該發(fā)明授權基于深度學習的農(nóng)作物施肥量預測方法及裝置是由姚偉杰;周濤;楊杰;陳泓瑄;陳勇;劉學強;馮偉設計研發(fā)完成，并于2025-04-02向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于深度學習的農(nóng)作物施肥量預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及農(nóng)作物施肥技術領域，具體地說，涉及基于深度學習的農(nóng)作物施肥量預測方法及裝置，將土壤養(yǎng)分含量和氣候條件對應的數(shù)據(jù)按照不同生長階段劃分為多個歷史數(shù)據(jù)集合，計算數(shù)據(jù)之間余弦相似度，填充缺失數(shù)據(jù)并調(diào)整異常數(shù)據(jù)，計算數(shù)據(jù)之間余弦相似度的過程中，根據(jù)相鄰生長階段余弦相似度和農(nóng)作物生長的變化趨勢，分析生長階段劃分的是否正確并調(diào)整，如某些階段過渡時土壤養(yǎng)分和氣候條件變化不符合農(nóng)作物生長規(guī)律的情況，進而對生長階段劃分進行優(yōu)化調(diào)整，而后對歷史數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)和不同生長階段歸一化處理，挖掘出土壤養(yǎng)分含量、氣候條件與農(nóng)作物施肥量需求之間復雜的關系構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

本發(fā)明授權基于深度學習的農(nóng)作物施肥量預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的農(nóng)作物施肥量預測方法，其特征在于，包括如下方法步驟： S1、將土壤養(yǎng)分含量和氣候條件對應的數(shù)據(jù)按照不同生長階段劃分為多個歷史數(shù)據(jù)集合，并遍歷多個歷史數(shù)據(jù)集合中每個歷史數(shù)據(jù)，檢查歷史數(shù)據(jù)集合中的缺失數(shù)據(jù)； S2、調(diào)出存在缺失數(shù)據(jù)對應的歷史數(shù)據(jù)集合，定義為缺失數(shù)據(jù)集合，而后將多個完整歷史數(shù)據(jù)中存在的缺失數(shù)據(jù)依次剔除，定義為剔除數(shù)據(jù)集合； 計算缺失數(shù)據(jù)集合和剔除數(shù)據(jù)集合對應數(shù)據(jù)之間的多個余弦相似度，多個余弦相似度的平均余弦相似度，調(diào)出與缺失數(shù)據(jù)集合平均余弦相似度最大的剔除數(shù)據(jù)集合，填充缺失數(shù)據(jù)集合中缺失數(shù)據(jù)； S3、計算缺失數(shù)據(jù)集合和剔除數(shù)據(jù)集合對應數(shù)據(jù)之間多個余弦相似度時，依據(jù)遞增的方式計算多個余弦相似度之間的平均余弦相似度，并設定異常數(shù)據(jù)判斷閾值，若缺失數(shù)據(jù)集合和剔除數(shù)據(jù)集合中兩個數(shù)據(jù)的余弦相似度＞異常數(shù)據(jù)判斷閾值，則判斷兩個數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)，將異常數(shù)據(jù)剔除為缺失數(shù)據(jù)，再次填充缺失數(shù)據(jù)； S4、計算當前生長階段結尾處和結尾處上個土壤數(shù)據(jù)的余弦相似度Z、當前生長階段結尾處和下一個生長階段開始處土壤數(shù)據(jù)的余弦相似度X，若Z＞X，調(diào)整當前生長階段結尾處土壤數(shù)據(jù)至下一個生長階段； S5、將填充缺失數(shù)據(jù)后的歷史數(shù)據(jù)集合、不同生長階段歸一化處理，并通過歸一化處理后的歷史數(shù)據(jù)集合構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型。

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