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龙图腾网获悉新迎顺信息技术股份有限公司申请的专利一种基于人工智能的智慧种植优化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：CN120808903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511270575.X，技术领域涉及：G16B50/00；该发明授权一种基于人工智能的智慧种植优化方法及系统是由李勇;段勇兵;贺敬川;徐斌;康凤珠;吕楠;付国龙设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的智慧种植优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据库构建与人工智能算法技术领域，公开了一种基于人工智能的智慧种植优化方法和系统，方法包括：建立品种数据库和环境数据库，并且构建向量知识库，定义实体与关系的关联关系，根据预训练的训练多模态关系联合嵌入模型，将所有实体用联合嵌入模型处理后的统一向量表示存储在单一的向量数据库中，创建一个统一的索引，然后将目标环境向量和目标性状向量输入至预测模型，得到目标基因向量。方法通过构建品种与环境数据库，基于人工智能算法，通过双分支预测模型逆向求解理想基因型。该模型通过交叉注意力机制解析环境对性状的调控关系，并注入遗传评分作为监督信号，为品种选育和种植建议提供有效的优化方向。

本发明授权一种基于人工智能的智慧种植优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的智慧种植优化方法，其特征在于，包括： 根据历史数据建立品种数据库和环境数据库，所述环境数据库储存有若干第一环境特征向量EA，所述品种数据库储存有品种基础信息、第二环境特征向量EB、基因数据G，以及每个品种对应的在第二环境特征向量EB下的表性向量P； 根据基因数据G生成对应的基因型矩阵G'； 对于每个性状向量Pi中的元素pt建立一个全基因组回归模型，估计所有SNP标记对目标性状t的联合效应向量；然后获取品种数据库中的任意一个品种在基因型矩阵G’中对应的基因向量为g，计算该基因向量g对于性状t的基因型评分，并将所有目标性状的基因型评分组合成一个评分向量S； 然后构建向量知识库，定义实体与关系的关联关系，根据预训练的训练多模态关系联合嵌入模型预测尾实体向量，模型输入包括头实体向量、关系向量，将所有实体用联合嵌入模型处理后的统一向量表示存储在单一的向量数据库中，创建一个统一的索引； 基于所述索引的结果，在环境数据库中调取目标环境向量Etarg，用户根据经验构建目标性状向量Ptarg，然后将目标环境向量Etarg和目标性状向量Ptarg输入至预测模型，得到目标基因向量g’，包括： 构建预测模型网络结构，所述预测模型为双分支输入融合结构；其中，目标环境向量Etarg和目标性状向量Ptarg先通过双分支结构对应的独立子网络处理，两个独立子网的输出融合后，使用基因型评分向量S通过线性层投影作为监督信号，并通过损失函数强化输出结果目标基因向量g′与基因型评分S的线性关系，最终输出目标基因向量g′； 所述预测模型网络结构包括： 环境特征处理模块和性状特征处理模块，环境特征处理模块输入目标环境向量Etarg，所述环境特征处理模块包括第一隐藏层、轻量级Transformer层、第一全连接层；所述性状特征处理模块输入目标性状向量Ptarg，所述性状特征处理模块包括第二隐藏层、第二全连接层； 以及融合模块，所述融合模块包括交叉注意力融合层、线性层、随机深度残差块和通道压缩层处理。

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