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龙图腾网获悉广东省农业科学院农业资源与环境研究所申请的专利基于机器学习的根际土壤健康评估方法及系统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：CN120832602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511285507.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于机器学习的根际土壤健康评估方法及系统是由胡伟芳;李国良;何兆桓设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的根际土壤健康评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于机器学习的根际土壤健康评估方法及系统。该方法包括：本申请通过采集根际区域多维参数数据，运用根际时序中值滤波法处理异常值并计算综合指数，利用混合算法结合注意力机制融合静态与时序特征建立评估模型，输出健康得分并判断状态类别，最终通过根际因子权重自学习算法生成优化方案，实现了根际土壤健康的动态评估与智能调节的完整闭环管理。本申请解决了现有技术无法对根际微环境进行动态精准评估的问题，提高了根际土壤健康评估的准确性和智能化调节能力。

本发明授权基于机器学习的根际土壤健康评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的根际土壤健康评估方法，其特征在于，所述方法包括： S1步骤、采集目标植物根际区域的pH值、电导率、温湿度、养分浓度和微生物活性数据作为根际土壤原始数据集； S2步骤、通过根际时序中值滤波法修正所述根际土壤原始数据集中的异常值，计算根际养分综合指数和根际微生物活性指数，获得根际土壤标准化数据； S3步骤、通过混合算法训练所述根际土壤标准化数据，注意力机制融合静态特征和时序信息，建立根际土壤健康评估算法，包括： 将所述根际土壤标准化数据输入随机森林模块进行非线性特征关系学习，对根际土壤参数间的复杂关联性进行建模处理，得到根际静态特征权重；将所述根际土壤标准化数据输入时序卷积神经网络模块进行时序变化模式识别，对根际土壤参数的时间序列变化规律进行提取处理，得到根际时序特征向量；基于所述根际静态特征权重和根际时序特征向量执行注意力机制融合计算，对静态特征和时序信息按照动态权重进行加权合并处理，得到根际土壤综合特征；将所述根际土壤综合特征通过梯度下降法进行迭代优化训练，对混合算法参数进行自适应调整处理，得到根际土壤健康评估算法； S4步骤、通过所述根际土壤健康评估算法输出根际土壤健康得分，根据健康得分变化率判断根际土壤健康状态类别； S5步骤、基于根际土壤健康状态类别，通过根际因子权重自学习算法计算调节剂用量参数，输出根际土壤优化方案，包括：基于所述根际土壤健康状态类别识别关键影响因子偏差程度，对pH值偏差、养分含量偏差和微生物活性偏差进行量化分析处理，得到根际因子偏差参数；将所述根际因子偏差参数输入根际因子权重自学习算法进行权重计算，对不同根际环境因子按照其对土壤健康的影响程度进行动态权重分配处理，得到根际因子权重系数；基于所述根际因子权重系数执行调节剂用量计算，对pH调节剂用量按照pH偏差值与根际土壤体积的乘积进行计算处理，对肥料用量按照养分偏差值与植物生物量的乘积进行计算处理，对生物菌剂用量按照微生物活性偏差值与土壤有机质含量的乘积进行计算处理，得到调节剂用量参数；将所述调节剂用量参数与预期调节效果进行关联分析，对调节措施的实施时间和注意事项进行整合处理，得到根际土壤优化方案。

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广东省农业科学院农业资源与环境研究所，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区金颖路66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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