中国科学院计算技术研究所陆会贤获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利基于伽马能谱和XGboost算法的土壤养分检测方法及装置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：CN119595671B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411651845.7，技术领域涉及：G01N23/00；该发明授权基于伽马能谱和XGboost算法的土壤养分检测方法及装置是由陆会贤;李蕾;张玉成;王鹏;陈海华;董飞扬设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于伽马能谱和XGboost算法的土壤养分检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于伽马能谱和XGboost算法的土壤养分检测方法，包括：构建用于土壤养分检测的训练样本，该训练样本包括：放射性元素数据，该训练样本的标签为与该放射性元素数据采集土壤点位相同的土壤养分数据；将该训练样本输入XGboost模型，XGboost模型提取该训练样本的特征并预测该训练样本的土壤养分，作为养分预测值，根据该养分预测值和该训练样本的标签，构建损失函数训练该XGboost模型，得到土壤养分检测模型；通过伽马能谱仪采集待测土壤的土壤放射性元素，并将其输入该土壤养分检测模型，得到该待测土壤的养分检测结果。
本发明授权基于伽马能谱和XGboost算法的土壤养分检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于伽马能谱和XGboost算法的土壤养分检测方法，其特征在于，包括： 初始步骤，构建用于土壤养分检测的训练样本，该训练样本包括：放射性元素数据，该训练样本的标签为与该放射性元素数据采集土壤点位相同的土壤养分数据； 训练步骤，将该训练样本输入XGboost模型，XGboost模型提取该训练样本的特征并预测该训练样本的土壤养分，作为养分预测值，根据该养分预测值和该训练样本的标签，构建损失函数训练该XGboost模型，得到土壤养分检测模型； 监测步骤，通过伽马能谱仪采集待测土壤的土壤放射性元素，并将其输入该土壤养分检测模型，得到该待测土壤的养分检测结果。
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