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龙图腾网获悉山东农业工程学院;新疆农垦科学院申请的专利一种基于神经符号融合的可解释农业智能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：CN121301896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511881760.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于神经符号融合的可解释农业智能预测方法及系统是由于丽敏;吴奇峰;白如霄;李全胜设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经符号融合的可解释农业智能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能与农业技术领域，提出一种基于神经符号融合的可解释农业智能预测方法及系统，包括：将用户上传的农业图像数据和物联网传感器获取的环境数据进行预处理，得到标准化图像数据和结构化环境数据；构建双分支深度学习模型，并对双分支深度学习模型进行符号正则化训练；将标准化图像数据输入训练后的双分支深度学习模型进行决策，输出初步诊断结果及置信度；采用解释性工具生成高亮显示对决策最重要图像区域的显著性热力图；对初步诊断结果进行知识图谱验证、规则提取验证和符号推理验证，分别生成验证结果；将初步诊断结果与验证结果进行一致性检查并决定是否输出决策。本发明解决了现有技术中的模型决策过程不透明等问题。

本发明授权一种基于神经符号融合的可解释农业智能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经符号融合的可解释农业智能预测方法，其特征在于，包括： 将用户上传的农业图像数据和物联网传感器获取的环境数据进行预处理，得到标准化图像数据和结构化环境数据； 构建双分支深度学习模型，并对所述双分支深度学习模型进行符号正则化训练； 将标准化图像数据输入训练后的双分支深度学习模型进行决策，输出初步诊断结果及置信度； 采用解释性工具生成高亮显示对决策最重要图像区域的显著性热力图； 对初步诊断结果进行知识图谱验证、规则提取验证和符号推理验证，分别生成验证结果； 将初步诊断结果与验证结果进行一致性检查并决定是否输出决策； 所述双分支深度学习模型包括特征提取模块、特征转换模块、概念编码器和概念推理器；具体的，将所述标准化图像数据输入所述特征提取模块，输出高维特征图；将所述高维特征图输入所述特征转换模块，输出全局视觉特征向量；将所述全局视觉特征向量输入所述概念编码器，输出概念向量；将所述概念向量输入所述概念推理器，输出初步诊断结果及置信度； 所述概念编码器将高维全局视觉特征向量映射为低维概念向量；具体的，概念编码器由两个全连接层构成，第一层使用ReLU激活函数实现非线性，第二层使用Sigmoid函数将每个维度压缩至[0,1]，每个概念向量对应一个预定义的农业语义概念； 所述概念推理器对概念向量进行处理；具体的，概念推理器包括两层MLP分类器，第一层将低维概念向量映射到空间并使用ReLU激活函数激活，第二层输出多类未归一化的病害分类，再通过Softmax函数转换为概率分布，取最大概率作为初步诊断结果，并记录其置信度。

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山东农业工程学院;新疆农垦科学院，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区农干院路866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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