买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)申请的专利一种结合卷积神经网络和结构方程模型的土壤制图方法、系统和程序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：CN120123416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510622227.8，技术领域涉及：G06F16/26；该发明授权一种结合卷积神经网络和结构方程模型的土壤制图方法、系统和程序是由郭毛;白雁;潘玉良;黄海清;潘德炉设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合卷积神经网络和结构方程模型的土壤制图方法、系统和程序在说明书摘要公布了：本发明涉及土壤属性制图技术领域，尤其涉及一种结合卷积神经网络和结构方程模型的土壤制图方法、系统和程序。该方法通过结构方程模型建立土壤属性与环境因子之间的因果关系网络，并将该因果结构转化为CNN的网络拓扑，用于指导神经网络结构设计与参数训练。通过引入潜变量约束和联合损失函数，提高了模型的预测精度、物理一致性与可解释性。实验结果表明，该方法在土壤属性空间预测中具有更高的精度与泛化能力，显著优于现有单一数据驱动模型。

本发明授权一种结合卷积神经网络和结构方程模型的土壤制图方法、系统和程序在权利要求书中公布了：1.一种结合卷积神经网络和结构方程模型的土壤制图方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1）数据预处理： 收集土壤属性的地面实测样点数据和环境因子数据；对所述样点数据进行异常值剔除和噪声清洗；对所述环境因子数据进行格式转换、投影校正和空间重采样，以确保输入数据格式与分辨率的一致性； 2）构建概念模型： 根据土壤形成及发育的先验知识，确定气候、地形、植被、母质、人为活动为潜变量，以及各潜变量对应的观测变量；定义潜变量之间以及对土壤属性潜变量的单向作用关系，形成用于土壤-环境因果分析的概念模型； 3）建立结构方程模型SEM： 基于所述概念模型建立结构方程模型，其中测量模型用于描述观测变量与潜变量之间的关系，结构模型用于描述各潜变量之间的因果路径；利用最大似然估计或其他适宜方法对模型参数进行估计，并通过拟合度指标对模型进行检验与修正，得到最优结构方程模型；通过所述最优结构方程模型计算并输出各潜变量的预测值； 4）将结构方程模型关系网络转化为卷积神经网络CNN拓扑结构： 将结构方程模型中的潜变量及其因果路径映射到CNN的网络层级与连接关系中，使CNN的层次设计更好地体现土壤-环境因子的逻辑关系；根据不同潜变量对土壤属性的影响，设置CNN的卷积层、全连接层以及输出层的节点结构与连接方式； 5）卷积神经网络训练与土壤制图： 将所述潜变量预测值、环境因子及土壤属性样本数据一同输入至CNN模型；在定义联合损失函数的基础上，采用反向传播算法对网络参数进行训练和优化；利用训练完成的CNN模型，对目标区域的环境因子数据进行推理与预测，获得空间分辨率更高、精度更高的土壤属性分布图； 所述步骤3）中根据以下公式计算结构方程模型的测量模型和结构模型； 测量模型描述观测变量如何与潜变量相关，公式如下： ， 其中，y是观测的土壤属性变量，x是观测的环境因子变量，η是潜在或复合的土壤属性变量，ξ是潜在的环境因子变量，Λ和Λx是载荷矩阵，ϵ和δ是测量误差； 结构模型描述潜变量之间的路径，公式如下： ， 其中，𝐵表示潜变量之间的关系矩阵，Γ代表外生变量对内生变量的影响矩阵，ζ为结构误差项。

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南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)，其通讯地址为：511458 广东省广州市南沙区南沙街资讯科技园海滨路1119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”。