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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于多传感器与神经网络的土壤紧实度检测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：CN116840447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310829150.2，技术领域涉及：G01N33/24；该发明授权一种基于多传感器与神经网络的土壤紧实度检测方法是由谢家兴;余振邦;付仙冰;李君;梁高天;何培华;陈诗云;孙道宗;沈政设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器与神经网络的土壤紧实度检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多传感器与神经网络的土壤紧实度检测方法，能够适用各种地形，包括：采集多种质地土壤样本的检测数据；进行无迹卡尔曼滤波以及数据清洗，输出去除噪声后的力‑时间‑对地距离三维度信息和土壤多参数信息数据；基于力‑时间‑对地距离三维度信息和土壤多参数信息数据对物理信息神经网络模型进行训练；计算每次插入土壤过程的力的分布、功率分布、动态分布、频域特征和时频特征，并结合力‑时间‑对地距离三维度信息训练深度神经网络模型；将训练后的模型进行融合，引入调和参数α进行混合模型的训练；将待测样本土壤的力‑时间‑对地距离三维度信息和温湿度数据作为混合模型的输入，输出预测的土壤紧实度。

本发明授权一种基于多传感器与神经网络的土壤紧实度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器与神经网络的土壤紧实度检测方法，其特征在于，包括： 采集多种质地土壤样本的检测数据； 对检测数据进行无迹卡尔曼滤波以及数据清洗，结合采集过程对应的时间戳，输出去除噪声后的力-时间-对地距离三维度信息和土壤多参数信息数据； 基于力-时间-对地距离三维度信息和土壤多参数信息数据对物理信息神经网络模型进行训练，土壤多参数信息数据包括土壤温湿度、土壤摩擦系数和土壤弹性模量； 基于力-时间-对地距离三维度信息计算每次插入土壤过程的力的分布、功率分布、动态分布、频域特征和时频特征，并结合力-时间-对地距离三维度信息训练深度神经网络模型； 将训练后的物理信息神经网络模型和深度神经网络模型进行融合，引入调和参数进行混合模型的训练；调和参数计算过程为： a.初始化调和参数的值，； b.根据值，计算混合模型的预测值，计算公式为： ； 其中为物理信息神经网络模型的预测值，为深度神经网络模型的预测值； c.计算预测值与土壤紧实度真值之间的差值: ； d.计算每个样本预测误差的平方：； e.计算所有样本预测误差平方的均值： ； f.计算均方根误差：； g.基于均方根误差构建高斯过程回归模型，通过高斯过程回归模型计算采集函数； h.基于采集函数指导值的迭代更新，计算的值，公式为： ； 其中，是预测均值；是预测标准差；是探索参数，设置成0.01；和分别表示标准正态分布的累积分布函数和概率密度函数； 在的搜索空间内找到最大的，对应的值即为最佳的调和参数； 将待测样本土壤的力-时间-对地距离三维度信息和温湿度数据作为混合模型的输入，输出预测的土壤紧实度。

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