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龙图腾网获悉长春工程学院申请的专利基于多维语义对齐算子的农业异构数据融合验证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：CN121030275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511547591.9，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于多维语义对齐算子的农业异构数据融合验证方法是由赵佳;丁言;潘林;陈洋;张力元设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维语义对齐算子的农业异构数据融合验证方法在说明书摘要公布了：本发明涉及异构数据处理技术领域，提出了一种基于多维语义对齐算子的农业异构数据融合验证方法，针对现有方法在数据结构差异大、语义对齐不稳定及验证机制单一等问题，设计了结合类型级与圈层级Transformer的语义建模方式，实现对农业实体、属性和上下文的精细表征；采用中心路径约束‑PPO优化模型动态生成语义映射规则，并结合Barrier与ReLU机制保持策略稳定收敛；在验证环节引入共识机制投票，确保融合结果的可信性，并通过反馈迭代提升模型适应性。该方法可输出高一致性融合数据，支持精准灌溉与施肥、灾害预测、产量评估及碳排放监测，为农业智能化和可持续发展提供可靠支撑。

本发明授权基于多维语义对齐算子的农业异构数据融合验证方法在权利要求书中公布了：1.基于多维语义对齐算子的农业异构数据融合验证方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：获取原始异构农业数据； 步骤S2：构建多维数据语义对齐算子，通过多维数据语义对齐算子对原始异构农业数据进行处理，生成当前最优语义映射规则集； 步骤S3：利用当前最优语义映射规则集对原始异构农业数据进行融合，生成融合数据视图，对融合数据视图进行验证，输出通过验证可信融合数据和未通过验证可信融合数据； 步骤S4：将未通过验证可信融合数据反馈至多维数据语义对齐算子进行迭代优化学习，获取更新后最优语义映射规则集； 步骤S5：基于更新后最优语义映射规则集，重复执行步骤S2-步骤S4，最终输出稳定农业融合数据； 通过多维数据语义对齐算子，生成当前最优语义映射规则集的过程，具体包括以下步骤： 步骤S21：构建改进版异构图Transformer模型；通过改进版异构图Transformer模型提取原始异构农业数据的特征数据，得到类型级-圈层级语义特征数据； 步骤S22：基于类型级-圈层级语义特征数据，计算得到跨源语义相似度； 步骤S23：根据跨源语义相似度，生成初始语义映射规则集，基于初始语义映射规则集，生成初步融合数据视图，并进行验证，得到共识验证通过率；构建中心路径约束-PPO模型，以共识验证通过率作为奖励信号，将初始语义映射规则集输入至中心路径约束-PPO模型，生成当前最优语义映射规则集； 改进版异构图Transformer模型的构建方式为：以Transformer模型为基础，引入类型级Transformer编码器和圈层级Transformer编码器，替换Transformer模型的原始编码器，构建得到改进版异构图Transformer模型； 中心路径约束-PPO模型的构建方式为：以Barrier为基础函数，引入动态预算阈值和ReLU惩罚机制结合，构建得到中心路径罚项损失函数；以PPO模型为基础，引入PPO损失函数，并与中心路径罚项损失函数进行加权组合，对PPO模型的策略更新过程进行联合优化，构建得到中心路径约束-PPO模型。

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长春工程学院，其通讯地址为：130000 吉林省长春市朝阳区宽平大路395号；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”。

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