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龙图腾网获悉滨州市农业科学院申请的专利一种盐碱地耐盐作物智能选育评估方法及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：CN120744676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511137931.0，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权一种盐碱地耐盐作物智能选育评估方法及系统是由孙一鸣;徐新建;王红叶;李慧;贾冲冲;宋科;张宁;张小燕;王宁;韩哲;张峰;高迎春;姜超;卜令豪;李文豪;卢晓亮;刘晓;韩立婷设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种盐碱地耐盐作物智能选育评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种盐碱地耐盐作物智能选育评估方法及系统，方法包括作物数据采集、作物数据完善、建立作物选育评估模型和作物智能选育评估。本发明属于选育评估领域，具体是指一种盐碱地耐盐作物智能选育评估方法及系统，本方案通过引入环境适配性级差调控，避免仅生成单一耐盐等级样本；通过引入胁迫级差系数进行目标函数优化，通过表型样本生成器特征调整函数，使得生成样本与盐碱地实际盐胁迫规律高度适配；通过层级注意力机制，按特征重要性函数，评估作物选育数据不同层级特征的贡献，剔除冗余特征；通过引入环境边缘损失，提升极端盐碱环境中相邻耐盐等级的区分度；拉大相邻耐盐等级特征中心的距离，进而提高作物选育评估效果。

本发明授权一种盐碱地耐盐作物智能选育评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种盐碱地耐盐作物智能选育评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：作物数据采集；采集作物选育数据，构建初始作物选育数据集； 步骤S2：作物数据完善；对初始作物选育数据集通过浮点型数据增强，引入环境适配性级差调控的整数型数据增强，引入胁迫级差系数优化目标函数，得到最终作物选育融合数据； 步骤S3：建立作物选育评估模型；基于作物选育融合数据，以深度学习模型为基础，建立作物选育评估模型； 步骤S4：作物智能选育评估；基于作物选育评估模型，结合目标盐碱地环境特征进行作物智能选育； 在步骤S2中，所述目标函数优化是对于整数型数据增强，构建包含环境适配性级差调控的真实性判别损失，表示为：；其中，是真实整数型样本的分布；是整数型样本；是表型真实性鉴别器的真实性判别输出；是在具体分布上的期望；是环境适配性级差调控损失；是噪声z的分布；是表型样本生成器根据噪声z和耐盐等级标签生成的整数样本；构建耐盐等级分类损失，表示为：；生成新整数样本记为；其中，是表型真实性鉴别器对真实整数样本的耐盐等级分类输出；是表型真实性鉴别器对生成整数样本的耐盐等级分类输出；引入胁迫级差系数，胁迫级差系数表示为：；定义表型样本生成器特征调整函数，表示为：；其中，是耐盐等级衰减函数，；e是土壤电导率，未标准化前的数值；和分别是调整后和调整前的浮点型表型特征；是作物耐盐等级；最终整数型数据增强的损失函数表示为：；和是增强权重；是对不同土壤电导率级差的求和；是真实样本中，在土壤电导率为e时的浮点型表型特征均值。

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