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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于双重知识自蒸馏多层感知机的土地性质分类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：CN120086698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510580525.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于双重知识自蒸馏多层感知机的土地性质分类方法是由康辉;佟禹澎;陈庆喜;关玉卓;丁紫璇;罗婧瑄设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重知识自蒸馏多层感知机的土地性质分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重知识自蒸馏多层感知机的土地性质分类方法，包括：步骤一、将通过传感器获得的土壤性质作为节点特征，将连接相邻传感器的路径作为边，得到节点拓扑信息；步骤二、构建训练样本集，其包括：节点特征、节点拓扑信息及对应的土壤分类标签；构建土壤分类预测模型；将训练样本集中的节点特征输入到土壤分类预测模型中，结合节点拓扑信息进行双重知识自蒸馏并计算损失，通过反向传播算法更新所有参数，得到优化后的土壤分类预测模型；步骤三、将待分类土壤的节点特征输入到优化后的土壤分类预测模型中，输出层输出每个类别对应的概率；步骤四、取最高的预测概率对应的类别作为土壤类别预测的最终结果。

本发明授权一种基于双重知识自蒸馏多层感知机的土地性质分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重知识自蒸馏多层感知机的土地性质分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、将土壤中布置的传感器作为节点，将通过传感器获得的土壤性质作为节点特征，将连接相邻传感器的路径作为边，得到土壤图拓扑结构及节点拓扑信息； 步骤二、采用边缘采样策略构建训练样本集，其包括：节点特征、节点拓扑信息及对应的土壤分类标签； 构建基于纯多层感知机网络的土壤分类预测模型，其包括：输入层、两个隐藏层、两个推理层及输出层；将所述训练样本集中的节点特征输入到所述土壤分类预测模型中，经过所述两个隐藏层处理后，分别输入到所述两个推理层中，结合所述节点拓扑信息及所述对应的土壤分类标签进行双重知识自蒸馏并计算损失，通过反向传播算法更新所有参数，得到优化后的土壤分类预测模型； 步骤三、将待分类土壤数据的节点特征输入到所述优化后的土壤分类预测模型中，所述输出层输出每个类别对应的概率； 步骤四、从所述输出层输出的每个类别对应的概率中，取最高的预测概率对应的类别作为土壤类别预测的最终结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区前进大街2699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。