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！

龙图腾网获悉中国科学院生态环境研究中心申请的专利基于深度学习的土壤微生物残体碳预测方法及训练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：CN116307177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310259667.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于深度学习的土壤微生物残体碳预测方法及训练方法是由马安周;张沁唯;庄国强设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的土壤微生物残体碳预测方法及训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的土壤微生物残体碳预测方法及训练方法，该训练方法包括：获取不同土壤位点分别对应的归一化后的多类环境参数数据，每个土壤位点对应具有归一化后的土壤微生物残体碳含量；针对每个土壤位点，将归一化后的多类环境参数数据输入到自编码器以进行逐层无监督预训练，提取环境变量高层特征；将环境变量高层特征输入到回归器，输出土壤微生物残体碳预测数据，其中回归器和预训练后的自编码器构成栈式自编码网络；根据土壤微生物残体碳含量和土壤微生物残体碳预测数据，对栈式自编码网络的网络参数进行调节，得到训练后的土壤微生物残体碳预测模型。本发明在气候变化条件下简便、精确地对土壤微生物残体碳含量进行预测。

本发明授权基于深度学习的土壤微生物残体碳预测方法及训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的土壤微生物残体碳预测模型训练方法，所述土壤微生物残体碳预测模型包括自编码器和回归器，所述方法包括： 获取与不同土壤位点分别对应的归一化后的多类环境参数数据，其中，每个所述土壤位点对应具有归一化后的土壤微生物残体碳含量，所述多类环境参数包括气候地理参数、植被参数、土壤参数和微生物参数，所述土壤微生物残体碳含量是利用氨基糖作为生物标志物进行定量测定得到； 针对每个所述土壤位点，将所述归一化后的多类环境参数数据输入到所述自编码器以进行逐层无监督预训练，提取环境变量高层特征； 将所述环境变量高层特征输入到所述回归器，输出土壤微生物残体碳预测数据，其中所述回归器和预训练后的自编码器构成栈式自编码网络； 根据所述土壤微生物残体碳含量和所述土壤微生物残体碳预测数据，对所述栈式自编码网络的网络参数进行调节，得到训练后的土壤微生物残体碳预测模型，包括： 根据所述土壤微生物残体碳含量和所述土壤微生物残体碳预测数据确定损失函数，根据所述损失函数对所述栈式自编码网络的网络参数进行调节，在损失函数小于第一预设阈值的情况下，得到训练后的所述土壤微生物残体碳预测模型； 以及，对所述土壤微生物残体碳含量和所述土壤微生物残体碳预测数据进行线性拟合，计算得到表示拟合优度的R2、均方根误差；在R2超过第二预设阈值、均方根误差小于第三预设阈值的情况下，得到训练后的所述土壤微生物残体碳预测模型。

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中国科学院生态环境研究中心，其通讯地址为：100085 北京市海淀区双清路18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”。