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龙图腾网获悉山东农业大学申请的专利一种基于农业大数据的异常值检测方法及其系统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：CN119598366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411646570.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于农业大数据的异常值检测方法及其系统是由周君如设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于农业大数据的异常值检测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据的异常值检测方法技术领域，特别是一种基于农业大数据的异常值检测方法及其系统，包括以下步骤：步骤1，从空间数据服务获取农业大数据；步骤2，将训练数据输入预设的异常值检测模型中进行训练；步骤3，将验证数据输入异常值检测模型中进行验证；步骤4，将异常值检测的训练结果与预设的检测阈值进行比较；步骤5，基于异常值检测的训练结果生成优化后的异常值检测模型；步骤6，利用优化后的异常值检测模型对实时采集的检测数据进行异常值检测，并生成包含异常值的时间位置、空间位置和异常类型的检测结果，通过时空特征的精确提取，检测准确率提升至95％以上；依靠多层预处理策略，数据完整性达到99.5％。

本发明授权一种基于农业大数据的异常值检测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于农业大数据的异常值检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，从空间数据服务获取农业大数据，并基于预设的时空映射规则将所述农业大数据进行时空映射，进而按照预设的特征提取算法对所述时空映射后的农业大数据进行预处理得到包含时空分布特征的第一数据，其中所述时空分布特征包括数据的时间分布特征和空间分布特征，然后将所述第一数据按照预设的划分比例处理为训练数据和验证数据； 步骤2，将所述训练数据输入预设的异常值检测模型中进行训练，其中所述异常值检测模型基于预设的特征提取规则和预设的检测算法构建； 步骤3，将所述验证数据输入所述异常值检测模型中进行验证，并生成异常值检测的训练结果，其中所述训练结果用于表征所述异常值检测模型的检测性能； 步骤4，将所述异常值检测的训练结果与预设的检测阈值进行比较，当所述训练结果小于所述预设的检测阈值时进入步骤5，否则修改所述异常值检测模型的检测算法并返回步骤2； 步骤5，基于所述异常值检测的训练结果生成优化后的异常值检测模型； 步骤6，利用所述优化后的异常值检测模型对实时采集的检测数据进行异常值检测，并生成包含异常值的时间位置、空间位置和异常类型的检测结果； 所述步骤1具体包括： 步骤1.1，从所述空间数据服务中获取包含时间序列和空间分布的农业大数据； 步骤1.2，基于预设的特征计算规则对所述农业大数据计算异常值特征，其中所述异常值特征包括突变时间特征、突变地点特征和突变类型特征； 步骤1.3，将所述异常值特征通过空间数据服务进行特征映射，其中所述空间数据服务包括空间数据计算服务、空间数据分析服务和空间数据可视化服务； 步骤1.4，基于预设的标注规则对经空间数据服务映射后的异常值特征进行数据标注； 步骤1.5，对标注后的数据进行时空特征映射，并提取时间维度和空间维度的分布特征； 步骤1.6，通过预设的特征提取算法，基于所述时空特征映射后的数据得到所述第一数据； 步骤1.7，对所述第一数据进行数据预处理得到第二数据，其中所述数据预处理包括对缺失值的补偿处理、对空缺值的填充处理、对数据类型的转换处理、对冗余数据的去除处理、对离散数据的规范化处理以及对连续数据的标准化处理； 步骤1.8，将所述第二数据按照第一预设比率划分为训练数据，按照第二预设比率划分为验证数据。

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