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龙图腾网获悉北京市农林科学院信息技术研究中心申请的专利基于作物生长过程的知识图谱动态更新方法以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：CN119646102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411525887.6，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权基于作物生长过程的知识图谱动态更新方法以及装置是由吴华瑞;刘畅;朱华吉;顾静秋;郭旺;李晓锁设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于作物生长过程的知识图谱动态更新方法以及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于作物生长过程的知识图谱动态更新方法以及装置，其中，上述方法包括：将环境因素数据与作物生长阶段输入至训练后的Transformer模型，得到时间序列特征；通过图卷积网络基于环境因素数据与作物生长指标进行关系图构建，得到环境作物生长关系图；通过图注意力网络基于环境作物生长关系图进行特征提取，得到空间特征矩阵；通过空间图卷积网络基于空间特征矩阵进行特征提取，得到高维空间特征；通过空间变换网络基于高维空间特征进行对齐与转换，得到地理空间特征；通过深度融合模型基于时间序列特征与地理空间特征进行特征融合，得到综合特征；基于环境因素数据、作物生长指标以及综合特征对预设的知识图谱进行增量更新。

本发明授权基于作物生长过程的知识图谱动态更新方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于作物生长过程的知识图谱动态更新方法，其特征在于，包括： 获取环境因素数据与作物生长阶段； 将所述环境因素数据与所述作物生长阶段输入至训练后的Transformer模型，得到所述训练后的Transformer模型输出的与所述作物生长阶段分别对应的作物生长指标； 将所述作物生长指标输入至所述训练后的Transformer模型，得到所述训练后的Transformer模型输出的时间序列特征； 通过图卷积网络基于所述环境因素数据与所述作物生长指标进行关系图构建，得到环境作物生长关系图； 通过图注意力网络基于所述环境作物生长关系图进行特征提取，得到空间特征矩阵，其中，所述空间特征矩阵用于表示所述环境因素数据与所述作物生长指标的相关性； 通过空间图卷积网络基于所述空间特征矩阵进行特征提取，得到高维空间特征； 通过空间变换网络基于所述高维空间特征进行对齐与转换，得到地理空间特征； 通过深度融合模型基于所述时间序列特征与所述地理空间特征进行特征融合，得到综合特征； 基于所述环境因素数据、所述作物生长指标以及所述综合特征对预设的知识图谱进行增量更新。

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