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龙图腾网获悉四川省烟草公司凉山州公司申请的专利基于光谱特征迁移学习的山地烟叶产量预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：CN120726490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511133944.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于光谱特征迁移学习的山地烟叶产量预测方法及装置是由瞿鑫;余坤设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光谱特征迁移学习的山地烟叶产量预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于光谱特征迁移学习的山地烟叶产量预测方法及装置，涉及烟叶生产技术领域。包括：按照不同位置信息对目标域进行区域划分；通过源域的历史数据信息建立源域预测模型，并迁移获取每个区域对应的初步预测模型，标记其中一个为第一区域，对应的初步预测模型为最终预测模型；计算出每个区域的区域因子并进行验证；计算预测信息的综合信息并输入到最终预测模型，得到预测结果。本发明通过光谱特征的迁移学习，将平原地区的源域预测模型，应用到山地地区的产量预测中，降低山地地区训练样本的需求量，并且对山地地区进行区域划分，分别计算区域因子，从而获取对预测信息具强代表性的综合信息，提高产量预测的准确性。

本发明授权基于光谱特征迁移学习的山地烟叶产量预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于光谱特征迁移学习的山地烟叶产量预测方法，包括： 区域划分：按照不同位置信息对目标域进行区域划分，并标记区域编号； 数据收集：获取源域的历史数据信息，包括光谱信息和产量信息；获取不同区域的多个样本数据信息，包括光谱信息、地形信息和产量信息；获取不同区域的多个预测信息，包括光谱信息、地形信息； 其特征在于： 训练源域模型并迁移：以光谱信息为输入，产量信息为输出，通过源域的历史数据信息建立源域预测模型，选择一个区域的样本数据信息，冻结源域预测模型的通用层，增加地形信息为输入信息，对源域预测模型进行二次训练，获取每个区域对应的初步预测模型，并选择准确率最高的区域，标记为第一区域，第一区域对应的初步预测模型标记为最终预测模型； 计算区域因子：通过区域因子计算方法计算出每个区域相对于第一区域的区域因子，用于体现每个区域与第一区域的输入信息的差异性； 区域因子验证：通过区域因子验证方法，使用样本数据信息对区域因子进行验证，若验证不通过则重新选择一个区域为第一区域并重新计算区域因子，直到验证通过； 预测信息合并：根据区域因子，通过综合信息获取方法，获取对预测信息具有强代表性的综合信息； 输出结果：将综合信息输入到最终预测模型，输出预测结果。

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四川省烟草公司凉山州公司，其通讯地址为：615000 四川省凉山彝族自治州西昌市三岔口东路432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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