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龙图腾网获悉湘江实验室申请的专利基于多模态数据的土壤修复参数预测方法、装置及设备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：CN120781321B 。

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：202511293119.7，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于多模态数据的土壤修复参数预测方法、装置及设备是由熊婷;包敦松;袁兴中;蒋龙波;冷立健;王晗;陶家乐设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的土壤修复参数预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及机器学习领域和土壤修复领域，本申请公开了基于多模态数据的土壤修复参数预测方法、装置及设备，该方法包括：确定训练后的梯度提升回归树模型、训练后的极端梯度提升模型和训练后的随机森林模型；当第一测试结果、第二测试结果、第三测试结果满足预定义条件时，部署训练后的梯度提升回归树模型、训练后的极端梯度提升模型和训练后的随机森林模型；通过当前生物炭的多模态数据和当前土壤的污染环境参数，得到当前特征，基于训练后的梯度提升回归树模型、训练后的极端梯度提升模型、训练后的随机森林模型以及当前特征，得到预测土壤修复参数。本申请有利于提高预测土壤修复参数的获取效率。

本发明授权基于多模态数据的土壤修复参数预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的土壤修复参数预测方法，其特征在于，应用于服务端设备，所述土壤修复参数预测方法包括： 将预设特征和真实土壤修复参数组成一个样本； 将不同的样本划分成训练集和测试集，基于预定义的方式和训练集，确定训练后的梯度提升回归树模型、训练后的极端梯度提升模型和训练后的随机森林模型； 采用测试集分别对训练后的梯度提升回归树模型、训练后的极端梯度提升模型和训练后的随机森林模型进行测试，分别得到第一测试结果、第二测试结果、第三测试结果； 当第一测试结果、第二测试结果、第三测试结果满足预定义条件时，部署训练后的梯度提升回归树模型、训练后的极端梯度提升模型和训练后的随机森林模型； 通过当前生物炭的多模态数据和当前土壤的污染环境参数，得到当前特征，基于训练后的梯度提升回归树模型、训练后的极端梯度提升模型、训练后的随机森林模型以及当前特征，得到预测土壤修复参数； 所述将预设特征和真实土壤修复参数组成一个样本，包括： 获取预设生物炭的多模态数据，预设生物炭的多模态数据包括预设生物炭的红外光谱图和预设生物炭的结构化数据； 使用主成分分析对预设生物炭的红外光谱图进行降维，得到第一图像数据，分别对第一图像数据、预设生物炭的结构化数据和预设土壤的污染环境参数进行特征提取，得到第一图像数据的特征、预设生物炭的结构化数据的特征和预设土壤的污染环境参数的特征，将第一图像数据的特征、预设生物炭的结构化数据的特征和预设土壤的污染环境参数的特征进行融合，得到预设特征，将预设特征和真实土壤修复参数组成一个样本，预设生物炭的结构化数据包括预设生物炭的比表面积、预设生物炭的孔隙率、预设生物炭的表面官能团含量、预设生物炭的碳含量、预设生物炭的氢含量、预设生物炭的氧含量、预设生物炭的氮含量、预设生物炭的酸碱度、预设生物炭的灰分含量中的至少一种。

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