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龙图腾网获悉北京兴绿生态肥业有限公司申请的专利基于机器学习的肥料质量监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：CN120298373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510434739.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于机器学习的肥料质量监测方法是由卢建霞;王文煦;郭军;郭佳馨;郑欣设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的肥料质量监测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了基于机器学习的肥料质量监测方法，包括以下步骤：步骤一：肥料数据的采集，通过多源传感器实时采集肥料样本的物理化学参数，物理化学参数包括肥料的光谱数据、肥料的电导率数据、肥料的含水量数据以及肥料的颗粒图像数据。在本系统实施的时候，通过替代传统的人工采样，再进行检测的方式方法，而采用通过传感器进行采样的方式，能够提高检测的可靠性，而且在此过程中，能够有效降低人力成本；而混合监督学习模型的设置，能够提高对肥料质量监测的准确性，有效降低误报率；设置的多级报警机制也能够在发生质量问题时，进行分级报警，进而帮助用户及时进行处置。

本发明授权基于机器学习的肥料质量监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的肥料质量监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：肥料数据的采集，通过多源传感器实时采集肥料样本的物理化学参数，物理化学参数包括肥料的光谱数据、肥料的电导率数据、肥料的含水量数据以及肥料的颗粒图像数据； 步骤二：对采集的数据进行预处理，包括以下操作，填补缺失值，针对传感器因环境干扰导致的局部数据丢失，采用线性插值法补全数据序列；光谱降噪，对光谱数据进行滤波处理，去除高频噪声干扰；图像分析，对颗粒图像进行边缘检测及形态学处理，提取颗粒大小、形状及分布均匀性指标； 步骤三：从预处理后的数据中提取高维度特征，包括光谱特征提取，对降噪后的光谱数据进行降维处理，提取前10个主成分作为关键光谱特征；动态电导率特征，基于电导率随时间变化的曲线，提取其斜率、峰值及波动频率作为时序特征；复合特征生成，将颗粒分布均匀性指标与湿度数据融合，通过加权算法生成表征肥料结块风险的复合特征向量； 步骤四：构建混合监督学习模型并进行训练，具体包括，混合监督学习模型的架构，采用深度神经网络作为分类器，输入层接收复合特征向量，隐藏层包含3个全连接层，激活函数ReLU，输出层生成质量等级标签；半监督学习，对未标注的数据生成伪标签，通过迭代训练优化混合监督学习模型，预测未标注的数据的一致性；对抗训练：引入生成对抗网络生成合成噪声数据，增强混合监督学习模型对传感器异常值的鲁棒性； 步骤五：触发多级报警机制，包括一级报警，采集的数据中的一项或多项超出预设安全范围时，启动声光报警装置；二级报警，若连续3个样本的同一项数据超出预设的安全范围时，向管理终端推送紧急通知并暂停产线； 步骤六：数据通信与存储，包括通过LoRa与NB-IoT双模通信协议，将监测数据、报警记录及混合监督学习模型参数上传至云端服务器；在网络中断时启用本地缓存队列，待网络恢复后自动补传数据。

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