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龙图腾网获悉曲阜师范大学申请的专利基于人工智能的紫花苜蓿耐盐性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：CN120579073B 。

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：202511086083.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于人工智能的紫花苜蓿耐盐性预测方法是由宋玉光;唐浩岩;嵇存美;李玉刚;张召然;董蔚设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的紫花苜蓿耐盐性预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的紫花苜蓿耐盐性预测方法，属于数据处理与预测技术领域。其包括以下步骤：采集紫花苜蓿双模态时序数据，构建数据集；采用动态分段归一化方法处理双模态时序数据，得到归一化后的双模态时序数据；构建紫花苜蓿耐盐性预测模型，包括跨模态交互编码层、多尺度特征金字塔模块、门控重组模块、特征蒸馏模块、双向门控单元以及分类模块；采用归一化后的双模态时序数据对模型进行训练，得到训练好的模型；对于新采集的紫花苜蓿监测数据，进行土壤电导率与叶绿素相对含量的同步采集，然后进行归一化处理后输入到训练好的模型中，得到预测结果。本发明能够有效增强耐盐性分类的准确性与判别力。

本发明授权基于人工智能的紫花苜蓿耐盐性预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的紫花苜蓿耐盐性预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集紫花苜蓿双模态时序数据，构建紫花苜蓿耐盐性预测数据集；所述紫花苜蓿双模态时序数据包括土壤电导率数据和叶绿素相对含量数据； S2、采用动态分段归一化方法处理双模态时序数据，基于梯度突变检测动态划分时序数据段，得到归一化后的双模态时序数据；具体过程如下： 计算土壤电导率数据在每个采样时间点的梯度，并根据自适应确定的梯度阈值检测梯度绝对值大于该阈值的点作为突变点，利用这些突变点将土壤电导率数据动态分割成多个分段集合，使得在梯度变化剧烈区域分段密集，在梯度变化平缓区域分段稀疏，公式表示如下： ，其中，表示第个土壤电导率数据分段集合，动态生成的积分区间；为土壤电导率数据分段的索引编号，；为总分段数；表示采样时间点索引；表示在第t个时间点的土壤电导率数据梯度；表示绝对值运算符；为自适应梯度阈值；同理，得到叶绿素相对含量数据分段集合； 对于土壤电导率数据和叶绿素相对含量数据各自的分段集合，分别计算每个分段的均值和方差，然后使用该分段的均值和方差对相应分段内的原始数据进行归一化计算，得到归一化后的双模态时序数据； S3、构建紫花苜蓿耐盐性预测模型，模型采用端到端的双流时序处理架构，包括跨模态交互编码层、多尺度特征金字塔模块、门控重组模块、特征蒸馏模块、双向门控单元以及分类模块；采用归一化后的双模态时序数据对模型进行训练，得到训练好的模型； S4、对于新采集的紫花苜蓿监测数据，进行土壤电导率与叶绿素相对含量的同步采集，然后进行归一化处理后，输入到训练好的模型中，得到预测结果。

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曲阜师范大学，其通讯地址为：273165 山东省济宁市曲阜市静轩西路57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”。

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