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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院;首都师范大学申请的专利作物病害严重程度预测方法、系统、存储介质及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114925932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210673612.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权作物病害严重程度预测方法、系统、存储介质及电子设备是由董莹莹;李璐;肖颖欣;刘林毅;马慧琴;黄文江;赵星设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本作物病害严重程度预测方法、系统、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种作物病害严重程度预测方法、系统、存储介质及电子设备。其中，方法包括：对作物信息进行分析，确定预设作物种植区内的多株第一作物的病害严重程度；基于病害严重程度，从因子库中筛选出预测因子；基于预测因子和病害严重程度确定各预测因子的因子权重；因子权重表征预测因子对作物病害的贡献度；基于因子权重，计算第一作物的预测因子与待预测作物的预测因子的加权欧式距离，至少基于与最小加权欧式距离对应的第一作物的病害严重程度获得待预测作物的病害严重程度。本发明通过确定各预测因子的因子权重，利用预测因子对作物病害的贡献度进行作物病害严重程度预测，有利于提高作物病害严重程度预测的准确性。

本发明授权作物病害严重程度预测方法、系统、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种作物病害严重程度预测方法，其特征在于，包括：获取第一作物信息集，所述第一作物信息集包括预设作物种植区内的多株第一作物的作物信息；所述第一作物信息集中包括患病作物的记录和作物的生长周期记录；对所述作物信息进行分析，确定所述预设作物种植区内的多株第一作物的病害严重程度；基于所述病害严重程度，从因子库中筛选出预测因子；其中，所述因子库包括气象类型的多个因子和遥感类型的多个因子，所述气象因子反映作物在生长时段内的气象条件，所述遥感因子反映作物生长状况；基于所述预测因子和所述病害严重程度确定各所述预测因子的因子权重；所述因子权重表征预测因子对作物病害的贡献度；基于所述因子权重，计算第一作物的预测因子与待预测作物的预测因子的加权欧式距离，至少基于与最小加权欧式距离对应的第一作物的病害严重程度获得待预测作物的病害严重程度；所述基于所述病害严重程度，从因子库中筛选出预测因子，包括：将所述病害严重程度和所述因子库的因子输入正则化Logistic回归模型，对所述因子库中的因子进行筛选，得到筛选因子集；采用FisherScore算法对所述筛选因子集中的因子进行筛选，得到预测因子；所述基于所述预测因子和所述病害严重程度确定各所述预测因子的因子权重，包括：基于所述预测因子生成预测因子矩阵；采用奇异值分解法对所述预测因子矩阵进行去除共线性处理，得到预测因子正交表示矩阵；利用Logistic回归模型对所述预测因子正交表示矩阵和所述病害严重程度进行拟合，得到预测因子的标准回归系数；基于所述标准回归系数确定各所述预测因子的因子权重；所述利用Logistic回归模型对所述预测因子正交表示矩阵和所述病害严重程度进行拟合，得到预测因子的标准回归系数，包括：基于公式确定所述预测因子的标准回归系数；其中，式中，为预测因子的标准回归系数，为线性回归系数，为预测因子正交表示矩阵，为预测因子正交表示矩阵的转置矩阵，为预测因子矩阵，为Logistic回归标准回归系数，为利用Logistic回归模型对所述预测因子和所述病害严重程度进行拟合得到的回归系数，为的标准差，为利用多元线性回归模型对所述预测因子和所述病害严重程度进行拟合得到的回归系数的平方根，为Logistic回归预测值的标准差；所述基于所述因子权重，计算第一作物的预测因子与待预测作物的预测因子的加权欧式距离，包括：基于公式计算第一作物的预测因子与待预测作物的预测因子的加权欧式距离；式中，为加权欧式距离，为第s个第一作物的第i个预测因子，为第j个待预测作物的第i个预测因子，为第i个预测因子的因子权重，m为预测因子总数；所述对所述作物信息进行分析，确定所述预设作物种植区内的多株第一作物的病害严重程度，包括：对所述作物信息进行分析，获得所述预设作物种植区内患病作物个数与所述第一作物的总数；将患病作物个数与所述第一作物的总数的比值作为所述预设作物种植区内的多株第一作物的病害严重程度；在按照所述预设作物种植区内的多个田块进行病害严重程度计算时，可以对每个田块进行作物病害严重程度的计算，再对所有田块的计算结果求取平均值，得到预设作物种植区内的多株第一作物的病害严重程度。

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