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龙图腾网获悉北京市农林科学院智能装备技术研究中心申请的专利温室的水肥决策模型的训练方法、装置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：CN118586432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202410809357.8，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权温室的水肥决策模型的训练方法、装置是由徐凡;于景鑫;单飞飞;郑文刚;温子怡;王利春;王少磊;魏晓明设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本温室的水肥决策模型的训练方法、装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种温室的水肥决策模型的训练方法、装置，该方法包括：获取多智能体的待决策数据，多智能体包含温室的各区域；以所述多智能体为节点，基于待决策数据构建第一图结构，基于初始水肥决策模型中的图注意力网络层确定图结构融合特征，并基于图结构融合特征，确定各智能体的水肥决策；以最大化所述各智能体的决策奖励为目标，对初始水肥决策模型进行优化，以得到最终的水肥决策模型。本发明提供的方法，基于待决策数据构建第一图结构，基于图注意力网络得到图结构融合特征，提升对数据的处理能力。通过多智能体强化学习对模型进行优化，以得到更协调的水肥决策，提升水肥利用率。

本发明授权温室的水肥决策模型的训练方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种温室的水肥决策模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多智能体的待决策数据，所述多智能体至少包含温室的各区域； 以所述多智能体为节点，基于所述待决策数据构建第一图结构，基于初始水肥决策模型中的图注意力网络层确定所述第一图结构的图结构融合特征，并基于所述图结构融合特征，确定各智能体的水肥决策； 以最大化所述各智能体的决策奖励为目标，对所述初始水肥决策模型进行优化，以得到最终的水肥决策模型；所述决策奖励是基于所述图结构融合特征和所述各智能体的水肥决策确定的； 所述待决策数据包括所述各区域的环境数据和作物生长数据，具体地，通过多种传感器，定期或实时地采集温室中的空间环境和基质特性的数据，将数据以数值的形式存储在数据库中，以得到各区域的待决策数据；通过图像设备，定期或实时地采集温室中的植株生长状态的数据，将数据以图像或视频的形式存储在数据库中，以得到区域内作物的作物生长数据； 所述图注意力网络层包括自注意力子层和前馈子层； 所述基于初始水肥决策模型中的图注意力网络层确定所述第一图结构的图结构融合特征，包括： 基于所述自注意力子层和所述第一图结构，应用多头自注意力机制，确定各注意头的注意力权重以及所述各注意头的特征表示，并基于所述各注意头的注意力权重以及所述各注意头的特征表示，得到所述第一图结构的初始图结构特征； 基于前馈子层对所述初始图结构特征进行非线性变换，确定所述第一图结构的图结构融合特征； 所述以所述多智能体为节点，基于所述待决策数据构建第一图结构，包括： 以所述多智能体为节点，以各智能体之间的关系作为边，基于所述多智能体在上一时刻的待决策数据，构建得到上一时刻的第一图结构； 基于动态图神经网络以及上一时刻的第一图结构，更新第一图结构，并基于图卷积网络和更新后的第一图结构，得到当前时刻的第一图结构。

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