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龙图腾网获悉北京麦麦趣耕科技有限公司申请的专利蓝莓果实综合品质预测的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：CN120013366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510495245.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权蓝莓果实综合品质预测的方法是由李楠;孙奥;雷波;任鸿昌设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本蓝莓果实综合品质预测的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种蓝莓果实综合品质预测的方法，涉及蓝莓果实品质预测领域，包括：提取蓝莓果实各阶段的主成分特征，建立阶段性蓝莓果实主成分特征数据标准；建立蓝莓果实品质均衡系数，获取蓝莓果实在各采样周期的蓝莓果实品质均衡系数值；建立蓝莓果实主成分特征影响权重，获取不同主成分特征对蓝莓果实品质的影响；建立蓝莓果实优化方案；建立蓝莓果实综合品质预测模型，通过反馈式的神经网络提高模型预测的准确性和可靠性；建立蓝莓果实综合品质预测平台，通过输入优化参数对模型进行修正和优化。有效根据蓝莓果实生长阶段的主成分特征数据对蓝莓果实综合品质进行预测，通过反馈的方式保证预测结果的准确性和可靠性。

本发明授权蓝莓果实综合品质预测的方法在权利要求书中公布了：1.一种蓝莓果实综合品质预测的方法，其特征在于，包括： 基于大数据，提取蓝莓果实各阶段的主成分特征，并建立阶段性蓝莓果实主成分特征数据标准； 设置采样周期，建立蓝莓果实品质均衡系数，获取蓝莓果实在各采样周期的蓝莓果实品质均衡系数值； 根据蓝莓果实主成分特征，建立蓝莓果实主成分特征影响权重，获取不同主成分特征对蓝莓果实品质的影响； 基于大数据，获取影响蓝莓果实主成分特征的外界环境、微量元素以及土壤质量的特征，并建立蓝莓果实优化方案； 在神经网络算法基础上，建立蓝莓果实综合品质预测模型，通过反馈式的神经网络提高模型预测的准确性和可靠性； 建立蓝莓果实综合品质预测平台，通过分析和存储周期性蓝莓果实品质数据，通过输入优化参数，对模型进行修正和优化； 所述设置采样周期，建立蓝莓果实品质均衡系数，获取蓝莓果实在各采样周期的蓝莓果实品质均衡系数值具体包括： 根据蓝莓果实各阶段性周期性成长数据集，建立蓝莓果实品质均衡系数，获取蓝莓果实在各采样周期的蓝莓果实品质均衡系数值； 所述蓝莓果实品质均衡系数表达式为： 式中，为第c阶段第z次采样的蓝莓果实品质均衡系数，εc为第c阶段对蓝莓果实品质生长的权重，为第j个主成分特征对应的第i个蓝莓果实主成分特征检测数据，为第j个主成分特征对应的蓝莓果实主成分特征标准数据，n为第z次蓝莓果实采样的样本个数，q为平衡常数项； 所述根据蓝莓果实主成分特征，建立蓝莓果实主成分特征影响权重，获取不同主成分特征对蓝莓果实品质的影响具体包括： 根据蓝莓果实品质评价数值集合和蓝莓果实不同主成分特征数据簇集合，建立蓝莓果实主成分特征影响权重； 所述蓝莓果实主成分特征影响权重表达式为： 式中，rj为第j个主成分特征与蓝莓果实品质评价数值的相关性，即蓝莓果实第j个主成分特征的影响权重，s为第i个蓝莓果实品质评价数值对应第j个主成分特征数据簇中的组数，m为蓝莓果实品质评价数值类型的个数，为第j个主成分特征对应第i个数据簇集合中的采集数据，为第j个主成分特征对应第i个数据簇集合中的目标数据，bi为第i个蓝莓果实品质评价数值，为蓝莓果实品质评价数值目标值； 所述在神经网络算法基础上，建立蓝莓果实综合品质预测模型，通过反馈式的神经网络提高模型预测的准确性和可靠性具体包括： 根据蓝莓果实输入优化参数集合，将蓝莓果实输入优化参数集合作为反馈层的输入数据； 构建反馈层的反馈函数，建立蓝莓果实综合品质预测模型，通过反馈式的神经网络提高模型预测的准确性和可靠性； 所述反馈层的反馈函数表达式为： Gt＝fGt-1,ut+ght-1 式中，Gt为蓝莓果实综合品质预测模型当前时刻的输入数据，Gt-1为蓝莓果实综合品质预测模型前一时刻的输入数据，ut为当前时刻反馈层的输入数据，ht-1为蓝莓果实综合品质预测模型前一时刻的输出数据，fGt-1,ut为蓝莓果实综合品质预测模型输入数据的适应函数，ght-1为反馈函数。

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