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龙图腾网获悉淮滨县淮河生态农业发展投资有限公司;华北水利水电大学申请的专利基于深度学习的农作物施肥量预测方法及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：CN120256873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510411852.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于深度学习的农作物施肥量预测方法及装置是由姚伟杰;周涛;杨杰;陈泓瑄;陈勇;刘学强;冯伟设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的农作物施肥量预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及农作物施肥技术领域，具体地说，涉及基于深度学习的农作物施肥量预测方法及装置，将土壤养分含量和气候条件对应的数据按照不同生长阶段划分为多个历史数据集合，计算数据之间余弦相似度，填充缺失数据并调整异常数据，计算数据之间余弦相似度的过程中，根据相邻生长阶段余弦相似度和农作物生长的变化趋势，分析生长阶段划分的是否正确并调整，如某些阶段过渡时土壤养分和气候条件变化不符合农作物生长规律的情况，进而对生长阶段划分进行优化调整，而后对历史数据集合中的数据和不同生长阶段归一化处理，挖掘出土壤养分含量、气候条件与农作物施肥量需求之间复杂的关系构建深度神经网络模型。

本发明授权基于深度学习的农作物施肥量预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的农作物施肥量预测方法，其特征在于，包括如下方法步骤： S1、将土壤养分含量和气候条件对应的数据按照不同生长阶段划分为多个历史数据集合，并遍历多个历史数据集合中每个历史数据，检查历史数据集合中的缺失数据； S2、调出存在缺失数据对应的历史数据集合，定义为缺失数据集合，而后将多个完整历史数据中存在的缺失数据依次剔除，定义为剔除数据集合； 计算缺失数据集合和剔除数据集合对应数据之间的多个余弦相似度，多个余弦相似度的平均余弦相似度，调出与缺失数据集合平均余弦相似度最大的剔除数据集合，填充缺失数据集合中缺失数据； S3、计算缺失数据集合和剔除数据集合对应数据之间多个余弦相似度时，依据递增的方式计算多个余弦相似度之间的平均余弦相似度，并设定异常数据判断阈值，若缺失数据集合和剔除数据集合中两个数据的余弦相似度＞异常数据判断阈值，则判断两个数据为异常数据，将异常数据剔除为缺失数据，再次填充缺失数据； S4、计算当前生长阶段结尾处和结尾处上个土壤数据的余弦相似度Z、当前生长阶段结尾处和下一个生长阶段开始处土壤数据的余弦相似度X，若Z＞X，调整当前生长阶段结尾处土壤数据至下一个生长阶段； S5、将填充缺失数据后的历史数据集合、不同生长阶段归一化处理，并通过归一化处理后的历史数据集合构建深度神经网络模型。

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淮滨县淮河生态农业发展投资有限公司;华北水利水电大学，其通讯地址为：464400 河南省信阳市淮滨县乌龙大道中段农业农村局二楼；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”。