买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉青岛袁策集团有限公司申请的专利基于人工智能的耐盐碱水稻病虫害预测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：CN120832495B 。

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：202511321090.9，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权基于人工智能的耐盐碱水稻病虫害预测方法及系统是由刘佳音;刘佳韵;万吉丽;苏全晓;王平;杨华;王亚菲;米铁柱设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的耐盐碱水稻病虫害预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的耐盐碱水稻病虫害预测方法及系统，方法包括水稻数据采集、水稻数据优化、建立耐盐碱水稻病虫害预测模型和耐盐碱水稻病虫害预测。本发明属于农业信息技术领域，具体是指基于人工智能的耐盐碱水稻病虫害预测方法及系统，本方案根据耐盐碱稻田的不规则地形和盐碱聚集区边界，动态调整菱形地块分割，基于盐碱胁迫程度与病虫害风险等级计算协同权重，结合地块总分和选择概率公式，强化关键区域学习；在空间分支引入地块评分、邻域病虫害密度均值及邻域盐碱梯度，提升空间关联的捕捉能力；基于动态调整容忍阈值，通过损失上限系数限制极端值的影响，进而构建病虫害预测误差调控函数，进而提高病虫害预测准确率。

本发明授权基于人工智能的耐盐碱水稻病虫害预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的耐盐碱水稻病虫害预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：水稻数据采集；采集耐盐碱水稻病虫害数据，经Z-score标准化处理后标注病虫害风险标签，形成初始水稻病虫害数据集； 步骤S2：水稻数据优化；对初始水稻病虫害数据集进行菱形地块分割、田间噪声过滤、基于评级规则的病虫害样本选择及梯度式推演样本优化，得到最终水稻病虫害数据集； 步骤S3：建立耐盐碱水稻病虫害预测模型；基于水稻病虫害数据集，通过多分支架构提取特征并融合，构建病虫害预测误差调控函数，经训练建立耐盐碱水稻病虫害预测模型； 步骤S4：耐盐碱水稻病虫害预测；基于耐盐碱水稻病虫害预测模型，对实时采集的耐盐碱水稻病虫害数据进行病虫害预测； 在步骤S2中，所述水稻数据优化是对初始水稻病虫害数据集进行水稻数据优化，得到最终的水稻病虫害数据集；具体包括以下内容： 步骤S21：菱形地块分割；将耐盐碱水稻田视为连续空间，生成菱形网格：在分割范围内选取一个起始点作为第一个菱形的一个顶点；以起始点为基准，按照初始地块尺寸和菱形的角度确定菱形的其他三个顶点坐标；以第一个菱形的相邻顶点为新的起始点，重复上述步骤，依次生成相邻的菱形，直至覆盖整个分割范围；在生成过程中，若遇到水稻田边界，对菱形的形状和大小进行调整，具体操作为：根据病虫害样本的空间距离特征自适应确定菱形地块尺寸，菱形地块地块尺寸表示为：；其中，是所有样本的平均最小空间距离；a是自适应因子；；是病虫害发生样本间的平均距离；是所有样本的平均距离； 步骤S22：田间噪声过滤；根据地块内样本类型分为病虫害区Gpest、正常区Gnormal、既有病虫害又有正常样本的争议区Gdis和无样本的空区Gzero；若空区的所有邻域均为病虫害区，则空区归并为病虫害区；若争议区的邻域均为正常区，则争议区内的病虫害样本视为噪声； 步骤S23：病虫害样本选择；引入盐碱-病虫害协同权重，表示为：；其中，是第i个地块的盐碱胁迫程度；是第i个地块的病虫害风险等级；对于目标地块和4个邻域，计算菱形地块总分，表示为：；；计算选择概率，表示为：；B是选择概率中参数，；是地块平均盐分值；是最大盐分值； 步骤S24：样本优化；在选中的地块及邻域中随机选择病虫害样本，令表示低风险病株、表示中风险病株、表示高风险病株，通过梯度式插值生成中间状态样本和，表示为：；；其中，和均是服从的随机数，相互独立； 在步骤S3中，所述建立耐盐碱水稻病虫害预测模型包括： 步骤S31：模型架构设计；特征分支包括土壤-环境分支、作物生长分支、时序分支和空间分支；土壤-环境分支通过全连接网络处理土壤盐分、pH值、湿度、温度特征，通过BatchNorm层强化盐分×湿度交互项，输出环境特征向量；作物生长分支通过全连接网络处理株高、分蘖数、叶片含水率特征，输出生长特征向量；时序分支通过LSTM网络处理历史病虫害数据过去的病情指数、虫害密度，输出时序特征向量；空间分支引入地块评分、邻域病虫害密度均值空间特征，并引入邻域盐碱梯度，是西侧邻域的平均盐分值，是东侧邻域的平均盐分值，通过全连接层提取空间关联，输出空间特征向量，表示为：；是全连接层；是邻域病虫害密度均值；加权融合4个分支的特征向量，权重通过训练自适应调整；预测头采用全连接层，将融合特征映射为未来的病情指数预测值； 步骤S32：损失函数设计；构建病虫害预测误差调控函数，通过的容错区间容忍微小误差，通过损失上限系数限制损失上限；损失函数表示为：； 其中，y是真实标签；是预测标签；是容忍阈值，随盐碱胁迫程度变化，表示为：；是自适应惩罚力度；；是训练样本中真实标签的平均值；是训练样本中预测标签的平均值。

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青岛袁策集团有限公司，其通讯地址为：266000 山东省青岛市李沧区金水路171号16号楼；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。