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龙图腾网获悉咸阳师范学院申请的专利一种基于物联网的智慧农业远程监管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：CN121581246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610108741.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于物联网的智慧农业远程监管方法是由陈博;王婧懿;张雨涵;孙格雯;丁红梅;刘紫彤设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的智慧农业远程监管方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于物联网的智慧农业远程监管方法，该方法获取任一种作物的多维监测数据序列并划分为至少两个监测数据序列，将每一监测数据序列分解为至少两个时间尺度的子序列，构建每一时间尺度下的因果骨架图；根据任意两个监测数据序列在每一因果骨架图中对应的子序列之间的数据相关性，获取因果关系总方向指标；根据任意两个监测数据序列之间的数据相关性获取因果关系强度指标，根据因果关系总方向指标和因果关系强度指标，获取任意两个监测数据序列之间的优化因果关系；利用每两个监测数据序列之间的优化因果关系，构建贝叶斯网络结构模型，提高贝叶斯网络结构模型中因果关系的可信度，实现作物智能监管。

本发明授权一种基于物联网的智慧农业远程监管方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的智慧农业远程监管方法，其特征在于，所述一种基于物联网的智慧农业远程监管方法包括： 获取任一种作物在预设历史时段内的多维监测数据序列，将所述多维监测数据序列按照维度划分为至少两个监测数据序列； 将每一监测数据序列分解为至少两个时间尺度的子序列，利用PC算法构建每一时间尺度下所有子序列的因果骨架图，所述因果骨架图中的节点为子序列，边为节点之间的因果关系； 针对任意两个监测数据序列，根据所述任意两个监测数据序列在每一因果骨架图中对应的子序列之间的数据相关性，获取所述任意两个监测数据序列在每一因果骨架图中的因果关系方向指标，根据所述任意两个监测数据序列在每一因果骨架图中的因果关系方向指标，获取所述任意两个监测数据序列之间的因果关系总方向指标； 根据所述任意两个监测数据序列之间的数据相关性，获取所述任意两个监测数据序列之间的因果关系强度指标，根据所述因果关系总方向指标和所述因果关系强度指标，获取所述任意两个监测数据序列之间的优化因果关系； 利用每两个监测数据序列之间的优化因果关系，构建所述任一种作物的贝叶斯网络结构模型，用于对所述任一种作物的未来生长阶段进行智能监管； 所述根据所述任意两个监测数据序列在每一因果骨架图中的因果关系方向指标，获取所述任意两个监测数据序列之间的因果关系总方向指标，包括： 对所述任意两个监测数据序列在每一时间尺度下对应的子序列进行Bootstrap重采样，得到所述任意两个监测数据序列在每一时间尺度下的Bootstrap置信度，则所述任意两个监测数据序列之间的因果关系总方向指标的计算公式为： ； 其中，为所述任意两个监测数据序列之间的因果关系总方向指标；为所述任意两个监测数据序列的第j个因果关系方向指标；为所述任意两个监测数据序列之间的第j个因果关系方向指标对应的时间尺度下的Bootstrap置信度；为所述任意两个监测数据序列的因果关系方向指标的数量；为预设一致性敏感系数；为在所述任意两个监测数据序列的第j个因果关系方向指标对应的因果骨架图中，所述任意两个监测数据序列对应的子序列之间的最大绝对值标准化互相关系数对应的滞后时间；为所述任意两个监测数据序列在每个具有因果关系方向指标的因果骨架图中，对应的子序列之间的最大绝对值标准化互相关系数对应的滞后时间的中位数；为所述任意两个监测数据序列在每个具有因果关系方向指标的因果骨架图中，对应的子序列之间的最大绝对值标准化互相关系数对应的滞后时间的最大值；为所述任意两个监测数据序列在每个具有因果关系方向指标的因果骨架图中，对应的子序列之间的最大绝对值标准化互相关系数对应的滞后时间的最小值；为以自然常数为底数的指数函数； 所述根据所述因果关系总方向指标和所述因果关系强度指标，获取所述任意两个监测数据序列之间的优化因果关系，包括： 将所述因果关系总方向指标中的方向记为所述任意两个监测数据序列之间的因果方向，将所述因果关系总方向指标中的数值记为所述任意两个监测数据序列之间的因果置信度，将所述因果关系强度指标记为所述任意两个监测数据序列之间的效应强度，将所述任意两个监测数据序列之间的因果方向，因果置信度和效应强度组成所述任意两个监测数据序列之间的优化因果关系。

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