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龙图腾网获悉华中农业大学;巫山县果品产业发展中心申请的专利一种基于智能监测与调控的柑橘裂果防控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：CN119366392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411396343.4，技术领域涉及：A01G17/00；该发明授权一种基于智能监测与调控的柑橘裂果防控方法是由刘永忠;徐涛;梅莉;黄明;张勋;左志中;罗青贻;周敏;向运芳设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能监测与调控的柑橘裂果防控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及柑橘裂果防控技术领域，提出了一种基于智能监测与调控的柑橘裂果防控方法，包括以下步骤：采集受监测柑橘的土壤湿度数据、果实生长数据以及气象条件数据；通过土壤湿度分析模型识别土壤湿度数据，得到土壤湿度评估状态；通过果实生长分析模型识别果实生长数据，得到果实生长评估结果；通过气象条件风险评估模型识别气象条件数据，得到气象条件影响程度；通过综合风险判断模型识别土壤湿度评估状态、果实生长评估结果以及气象条件影响程度，得到受监测柑橘的柑橘裂果风险程度；基于柑橘裂果风险程度控制受监测柑橘的灌溉系统和施肥装置，调节灌溉量、施肥量以及通风设备；当监测到柑橘裂果风险程度超过预设阈值，向种植人员发送预警，以采取防控措施。本发明实现了柑橘裂果风险评估的准确性，从而提高了柑橘种植的管理效率和果实的产量与质量。

本发明授权一种基于智能监测与调控的柑橘裂果防控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能监测与调控的柑橘裂果防控方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，通过传感器网络采集受监测柑橘的原始土壤湿度数据、原始果实生长数据以及原始气象条件数据，对所述原始土壤湿度数据、原始果实生长数据以及原始气象条件数据进行预处理，得到土壤湿度数据、果实生长数据以及气象条件数据； S2，基于逻辑回归模型构建土壤湿度分析模型，通过所述土壤湿度分析模型识别所述土壤湿度数据，得到土壤湿度评估状态； 所述土壤湿度分析模型的计算公式为： ； 其中，H为土壤湿度评估状态，W为土壤水分含量，T为土壤温度，a、b、c分别为土壤水分含量的回归系数、土壤温度的回归系数、偏置常数； S3，根据深度神经网络构建果实生长分析模型，通过所述果实生长分析模型识别所述果实生长数据，得到果实生长评估结果； 所述果实生长分析模型的计算公式为： ； ； 其中，G为果实生长评估结果，X为果实生长数据，、、分别为果实大小、果实重量、果实生长速度，W1、W2、W3分别为果实大小的权重矩阵、果实重量的权重矩阵、果实生长速度的权重矩阵，为激活函数，b1、b2、b3分别为果实大小的偏置常数、果实重量的偏置常数、果实生长速度的偏置常数； S4，利用决策树模型构建气象条件风险评估模型，通过所述气象条件风险评估模型识别所述气象条件数据，得到气象条件影响程度； 所述气象条件风险评估模型的计算公式为： ； 其中，R为气象条件影响程度，为决策树中第i个节点的权重系数，为第i个柑橘气象因素的特征值，n为决策树的节点数，为指数函数； S5，通过随机森林模型构建综合风险判断模型，通过所述综合风险判断模型识别所述土壤湿度评估状态、所述果实生长评估结果以及所述气象条件影响程度，得到受监测柑橘的柑橘裂果风险程度； 所述综合风险判断模型的计算公式为： ； 其中，Q为柑橘裂果风险程度，U为随机森林模型中决策树的数量，为第u颗决策树的拟合参数，为第u颗决策树对样本x属于第k类风险程度的预测概率； 并输出柑橘裂果风险程度相对应的风险等级； S6，基于所述柑橘裂果风险程度控制受监测柑橘的灌溉系统和施肥装置，调节灌溉量、施肥量以及通风设备； S7，当监测到所述柑橘裂果风险程度超过预设阈值，向种植人员发送预警，以采取防控措施。

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华中农业大学;巫山县果品产业发展中心，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区狮子山街1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”。

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