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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种基于人工神经网络的玉米产量预测方法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：CN119886404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411790069.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于人工神经网络的玉米产量预测方法是由夏超;兰海;唐正松;刘海岚;向勇;韦如俊;江婷婷;余涛设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工神经网络的玉米产量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工神经网络的玉米产量预测方法。该方法包括以下步骤：获取玉米的花期数据、株型性状数据和穗部性状数据；基于人工神经网络构建玉米产量预测模型，利用玉米的花期数据、株型性状数据和穗部性状数据构建训练集和测试集，并利用训练集和测试集对玉米产量预测模型进行训练和测试；获取待测量的玉米的花期数据、株型性状数据和穗部性状数据，并根据测试后的玉米产量预测模型以及待测量的玉米的花期数据、株型性状数据和穗部性状数据，获取玉米产量预测结果。本发明考虑了玉米产量受多种因素的影响，能够使最终获取的预测结果具有更高的准确性。

本发明授权一种基于人工神经网络的玉米产量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工神经网络的玉米产量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取玉米的花期数据、株型性状数据和穗部性状数据； 玉米的花期数据包括抽雄期、散粉期和吐丝期；玉米的株型性状数据包括株高、穗位高、穗上叶片数、雄穗主轴长、雄穗分枝数、穗下1叶长、穗下1叶宽、穗位叶长、穗位叶宽、穗上1叶长、穗上2叶长、穗上3叶长、穗上1叶宽、穗上2叶宽、穗上3叶宽、穗上1叶夹角、穗上2叶夹角、穗上3叶夹角、穗上1叶高点长、穗上2叶高点长、穗上3叶高点长；玉米的穗部性状数据包括穗重、穗长、穗粗、穗行、行粒数、凸尖、百粒重、粒重； 获取株型性状数据和穗部性状数据，具体过程为：在玉米散粉结束10天后，测定植株地表根部到雄穗主轴顶端的长度以获取株高，测定植株地表根部到第一个果穗生节的长度以获取穗位高，测定穗位叶及以上所有叶片数以获取穗上叶片数，测定雄穗最高位分枝处到主轴顶部的距离以获取雄穗主轴长，测定所有雄穗一级分枝数以获取雄穗分枝数，测定穗位叶以获取穗下1叶长，测定植株叶片叶耳到叶尖处的长度以获取穗上1叶长、穗上2叶长、穗上3叶长，测定植株叶片最宽处的长度以获取穗上1叶宽、穗上2叶宽、穗上3叶宽，测定植株叶片主脉与茎秆间的角度以获取穗上1叶夹角、穗上2叶夹角、穗上3叶夹角，测定植株叶片叶耳到叶片最高处的长度以获取穗上1叶高点长、穗上2叶高点长、穗上3叶高点长；在玉米成熟期后期收取果穗，对果穗进行晒干，测定晒干后的果穗，以获取穗重、穗长、穗粗、穗行、行粒数、凸尖、百粒重、粒重； S2、基于人工神经网络构建玉米产量预测模型，利用玉米的花期数据、株型性状数据和穗部性状数据构建训练集和测试集，并利用训练集和测试集对玉米产量预测模型进行训练和测试； S3、获取待测量的玉米的花期数据、株型性状数据和穗部性状数据，并根据测试后的玉米产量预测模型以及待测量的玉米的花期数据、株型性状数据和穗部性状数据，获取玉米产量预测结果。

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