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龙图腾网获悉北京市农林科学院信息技术研究中心申请的专利对比神经网络的土壤有机质和全氮含量近红外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：CN119044108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411098242.9，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权对比神经网络的土壤有机质和全氮含量近红外检测方法是由王跃亭;董大明;田宏武;邢振;刘帅;李传霞;郝亮林;祝明妍设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本对比神经网络的土壤有机质和全氮含量近红外检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种对比神经网络的土壤有机质和全氮含量近红外检测方法，对检测地块内的土壤进行取样与预处理，得到土壤样品；通过预设的检测模具对土壤样品进行装填，得到多个待检测土壤样品；对同一个预设的检测模具内的待检测土壤样品进行第一近红外光谱扫描，得到同类土壤近红外光谱信息；对不同的预设的检测模具内的待检测土壤样品进行第二近红外光谱扫描，得到异类土壤近红外光谱信息；基于同类土壤近红外光谱信息与异类土壤近红外光谱信息进行配对抽取，得到土壤光谱信息原始光谱对；将土壤光谱信息原始光谱对输入至训练后的对比神经网络，得到有效光谱特征信息；通过本发明能够实现在有限样本条件下的土壤近红外光谱信息的有效挖掘。

本发明授权对比神经网络的土壤有机质和全氮含量近红外检测方法在权利要求书中公布了：1.一种对比神经网络的土壤有机质和全氮含量近红外检测方法，其特征在于，包括： 对检测地块内的土壤进行取样与预处理，得到土壤样品； 通过预设的检测模具对所述土壤样品进行装填，得到多个待检测土壤样品，其中，所述多个待检测土壤样品分别装填于多个所述预设的检测模具内； 对同一个所述预设的检测模具内的所述待检测土壤样品进行第一近红外光谱扫描，得到同类土壤近红外光谱信息； 对不同的所述预设的检测模具内的所述待检测土壤样品进行第二近红外光谱扫描，得到异类土壤近红外光谱信息； 基于所述同类土壤近红外光谱信息与所述异类土壤近红外光谱信息进行配对抽取，得到土壤光谱信息原始光谱对； 将所述土壤光谱信息原始光谱对输入至预设的对比神经网络内进行网络参数训练，得到训练后的对比神经网络，并通过所述训练后的对比神经网络输出有效光谱特征信息，其中，所述有效光谱特征信息用于表征所述的土壤样品的有机质、全氮含量的光谱特征信息； 所述对同一个所述预设的检测模具内的所述待检测土壤样品进行第一近红外光谱扫描，得到同类土壤近红外光谱信息，包括： 对同一个所述预设的检测模具内的所述待检测土壤样品进行多次摇晃处理； 在每次所述摇晃处理之后，对所述预设的检测模具内的所述待检测土壤样品进行第一近红外光谱扫描，得到同类土壤近红外光谱信息； 所述基于所述同类土壤近红外光谱信息与所述异类土壤近红外光谱信息进行配对抽取，得到土壤光谱信息原始光谱对，包括： 对所述同类土壤近红外光谱信息与所述异类土壤近红外光谱信息进行配对，得到光谱数据对； 对所述光谱数据对进行标签添加，得到土壤光谱信息原始光谱对，其中，在所述光谱数据对中的两个光谱数据相同时，所述土壤光谱信息原始光谱对的标签为1，在所述光谱数据对中的两个光谱数据不同时，所述土壤光谱信息原始光谱对的标签为0。

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