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龙图腾网获悉新农创云链(北京)科技有限公司申请的专利一种基于农作物育种的田间性状检测方法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：CN120763710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511242170.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于农作物育种的田间性状检测方法是由周敏设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于农作物育种的田间性状检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及田间性状检测技术领域，尤其涉及一种基于农作物育种的田间性状检测方法，包括：根据检测的田间农作物颜色数据和土壤数据确定环境惩罚值，根据检测的田间农作物生长数据和农作物管理平台存储的营养数据确定产量奖励值，根据检测的田间土壤元素数据确定肥料利用值；进行加权求和生成施肥调节奖励函数，动态系数根据农作物管理平台的农作物育种阶段大数据拟合确定；基于施肥调节奖励函数定时更新施肥量强化学习模型，施肥量强化学习模型基于Critic网络结合Actor网络确定育种多元素推荐施肥量。本发明实现了强化学习模型结合育种的抗逆、增产、节肥的协同闭环检测和田间检测数据挖掘。

本发明授权一种基于农作物育种的田间性状检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于农作物育种的田间性状检测方法，其特征在于，包括： 根据检测的田间农作物颜色数据和土壤数据确定环境惩罚值，根据检测的田间农作物生长数据和农作物管理平台存储的营养数据确定产量奖励值，根据检测的田间土壤元素数据确定肥料利用值； 根据所述农作物管理平台的农作物育种阶段大数据拟合确定动态系数，并将所述环境惩罚值、产量奖励值和肥料利用值与对应的所述动态系数进行加权求和生成施肥调节奖励函数； 基于所述施肥调节奖励函数迭代更新施肥量强化学习模型的过程中，所述施肥量强化学习模型基于Critic网络结合Actor网络确定育种多元素推荐施肥量，其中，所述Critic网络用于生成平衡短期施肥效果和长期土壤健康的目标动作价值； 其中，计算施肥调节奖励函数的过程为：；式中，为环境惩罚值，为三个权重，Disease为农作物病害状态值，N_Leaching为土壤硝态氮淋失量，为田间整体电导率，为产量奖励值，为三个权重，为植株体积增量，分别为实际施磷量和农作物施磷量推荐值，为叶面积指数波动系数，为肥料利用值，为两个权重，为生物产量，为避免分母取零的第一冗余项，为实际施钾量，为硝态钾淋失量，R为施肥调节奖励函数，为三个动态系数； 所述动态系数的确定过程包括：通过改进均方误差损失函数对改进多层感知机模型进行优化训练后，将状态空间对应的所述农作物育种阶段大数据通过改进多层感知机模型确定所述动态系数，其中所述改进多层感知机模型设有氮元素增施超限约束；所述氮元素增施超限约束为：；式中，为氮元素增施超限约束，分别为实际施氮量和农作物施氮量推荐值。

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