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龙图腾网获悉南充市农业科学院申请的专利一种基于数据分析的土壤质量控制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：CN119886976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510378925.8，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于数据分析的土壤质量控制方法是由周泽弘;敬昱霖;梁琴;漆燕;全紫曼;赵越;莫坤;朱小庆设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的土壤质量控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于数据分析的土壤质量控制方法，在试验区分别进行灌溉和施肥；在指定时间节点采集微生物密度、土壤酸碱度数据；分别接种指定微生物和实施指定酸碱度调节措施，对微生物密度以及土壤酸碱度进行调节数据采集；构建土壤质量预测模型并输入初始数据，捕捉第一关系和第二关系，第三关系和第四关系；将调节数据采集输入模型捕捉第五关系和第六关系。在指定时间对农作物进行灌溉，在灌溉后的指定时间节点接种微生物和实施酸碱度调节措施；在施肥后的指定时间节点接种微生物和实施酸碱度调节措施。采集微生物密度和土壤酸碱度，若落入相应的需调节范围内，则接种微生物或者实施土壤酸碱度调节措施，有效实现了土壤质量的提升。

本发明授权一种基于数据分析的土壤质量控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的土壤质量控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：设置试验区进行正常农作物种植，将试验区划分为多块子试验区，对其中一块子试验区进行指定水源的灌溉，对其中指定块子试验区进行施肥； S2：在指定时间节点对子试验区的微生物密度以及土壤酸碱度进行初始数据采集； S3：对指定子试验区在指定时间节点分别接种指定微生物，在指定子试验区内实施指定酸碱度调节措施，并在指定时间节点对微生物密度以及土壤酸碱度进行调节数据采集； S4：构建土壤质量预测模型，将采集的初始数据输入所述土壤质量预测模型，通过所述土壤质量预测模型捕捉灌溉后微生物密度和酸碱度分别与时间的第一关系和第二关系，施肥后微生物密度和酸碱度与时间的第三关系和第四关系； S5：将采集的调节数据采集输入所述土壤质量预测模型，通过所述土壤质量预测模型分别捕捉接种微生物后微生物密度和时间的第五关系，以及实施酸碱度调节措施后酸碱度与时间的第六关系； S6：在待控制土壤质量区域进行农作物种植，在指定时间对农作物进行灌溉，基于第一关系、第二关系、第五关系和第六关系，在灌溉后的指定时间节点接种微生物和实施酸碱度调节措施； S7：在指定时间对农作物进行施肥，基于第三关系、第四关系、第五关系和第六关系，在施肥后的指定时间节点接种微生物和实施酸碱度调节措施； S8：采集各预设时间节点的微生物密度以及土壤酸碱度，并将其与预设的微生物密度以及土壤酸碱度需调节范围进行比较，若落入相应的需调节范围内，则接种微生物或者实施土壤酸碱度调节措施； 所述土壤质量预测模型为改进的神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层； 所述隐藏层的输入数据与输出数据之间的公式为： y out =fw 1*x 1+w 2*x 2+b 1； 其中，y out 为隐藏层的输出，f为所述隐藏层建立的输入与输出的映射关系，x 1为微生物密度数据或者土壤酸碱度数据，x 2为时间数据，w 1和w 2为微生物密度数据或者土壤酸碱度数据和时间数据对应的权重值，b 1为第一阈值参数； 所述土壤质量预测模型的隐藏层分别捕捉灌溉后微生物密度和酸碱度与时间关系的过程，即求解所述隐藏层的输入数据与输出数据之间的公式y out =fw 1*x 1+w 2*x 2+b中的w 1、w 2、b最优值，具体过程如下： S41：设置初始种群数量、最大迭代次数、控制参数以及解范围，并在所述解范围内生成初始解x i ，i=1，2，···，N，N为所述解范围中解数量的最大值； S42：通过如下公式计算新解y ij ： y ij =x ij +R ij x ij -x kj ； 其中，k=1，2，···，N，N为所述解范围中解数量的最大值，j=1，2，···，D，D为解的维度，R ij 为[-1，1]之间的随机数，x ij 为在j维度下的第i个解，x kj 为在j维度下的第k个解； S43：根据预设的适应度函数对步骤S42中获取的新解y ij 的适应度值Fi，将新解的适应度值Fi与初始解的适应度值进行比较，若新解的适应度值优于初始解，则将初始解更新为所述新解，否则保留初始解，适应度函数的公式如下： Fi=11+|fit|； 其中，fit为第i个解对于求解所述隐藏层的输入数据与输出数据之间w 1、w 2、b最优值的目标函数； S44：迭代执行步骤S43，直至获取解范围内的所有解，根据如下公式计算所有解的选择概率p i ： p i =Fi； 其中，N为所述解范围中解数量的最大值，Fik为第k个解的适应度值； 在区间[0,1]内产生一个随机数，若解的选择概率大于所述随机数，则通过y ij =x ij +R ij x ij -x kj 产生一个新解，检验新解的适应度值，若新解的适应度比原来解更好，则更新为该新解，否则保留原来解； S45：直至达到最大的迭代次数或者满足预设的停止迭代的条件，并得到最优解； 当经过迭代次数限值后，存在一个解一直没有被更新，即陷入了局部最优解，则将一直未被更新的解丢弃，通过如下公式产生一个新的替代解： v ij =v j min +r ij v j min +v j max ； 其中，k=1，2，···，N，j=1，2，···，D，v ij 是更新的第j个维度的第i个解，v j min 为第j个维度的下限值，v j max 为第j个维度的上限值，r ij 为[0,1]之间的随机数，当产生一个新的替代解后，重新执行步骤S42-S44。

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