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龙图腾网获悉阳光学院申请的专利一种基于神经网络的农作物智能推荐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：CN120782586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511190326.X，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权一种基于神经网络的农作物智能推荐系统是由孙桂鸿;朱凯设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的农作物智能推荐系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的农作物智能推荐系统，包括如下模块：农业多源数据获取模块，采集不同地理区域和季节的农业数据并预处理；跨环境数据划分模块，形成多个独立环境数据集；深度特征提取网络模块，提取高维语义特征；特征不变性约束优化模块，构建满足跨区域跨季节泛化要求的统一稳定特征模型；泛化性能验证模块，量化评估模型泛化准确率；个性化农作物推荐决策模块，生成农作物个性化推荐清单；推荐结果可视化交互模块，向用户展示推荐结果。本发明显著提高农作物推荐系统的跨环境泛化能力与个性化推荐精准度。

本发明授权一种基于神经网络的农作物智能推荐系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的农作物智能推荐系统，其特征在于，包括： 农业多源数据获取模块，用于采集不同地理区域和不同季节的多源数据，形成标准化农业多源数据集； 跨环境数据划分模块，用于接收标准化农业多源数据集，并根据地理区域特征和季节时间特征进行划分，形成多个独立环境数据集； 深度特征提取网络模块，用于接收多个独立环境数据集，并对每个独立环境数据集分别进行特征嵌入和特征提取处理，获得对应的高维语义特征向量； 特征不变性约束优化模块，用于通过改进的不变风险最小化算法对不同独立环境数据集的高维语义特征向量之间的差异进行优化约束处理，获得统一稳定特征表示模型； 跨环境泛化性能验证模块，用于接收统一稳定特征表示模型，并利用预先划分的跨区域和跨季节验证数据集进行泛化能力测试； 个性化农作物推荐决策模块，用于接收通过泛化能力测试的统一稳定特征表示模型，通过对目标区域、目标季节的实时农业数据的推理计算，获得农作物个性化推荐清单； 推荐结果可视化交互模块，用于接收农作物个性化推荐清单，并对进行数据可视化处理与人机交互界面处理，形成推荐结果可视化页面； 所述利用改进的不变风险最小化算法构建统一特征优化约束损失函数具体包括： 对各个独立环境数据集的高维语义特征向量分别计算鲁棒中心向量、协方差矩阵和概率分布距离； 根据计算得到的各个独立环境数据集的鲁棒中心向量之间的欧氏距离构建鲁棒中心对齐损失项，根据计算得到的各个独立环境数据集之间协方差矩阵差异构建协方差对齐损失项，根据计算得到的各个独立环境数据集之间的概率分布距离构建分布距离对齐损失项，将所述鲁棒中心对齐损失项、协方差对齐损失项和分布距离对齐损失项以预设的第一权重参数线性组合，形成特征分布差异损失项； 计算每个独立环境数据集中各个类别对应的鲁棒类别中心向量，并根据每个数据样本到对应环境类别中心向量的欧氏距离构建类内半径收缩损失项，根据各个独立环境数据集中相同类别的鲁棒类别中心向量之间的欧氏距离构建类条件中心对齐损失项，根据共享分类器参数在各独立环境数据集上的损失梯度构建梯度一致性损失项，将所述类内半径收缩损失项、类条件中心对齐损失项和梯度一致性损失项以预设的第二权重参数线性组合，形成跨环境一致性损失项； 将所述特征分布差异损失项和所述跨环境一致性损失项以预设的第三权重参数线性组合，形成统一特征优化约束损失函数。

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