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龙图腾网获悉中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所申请的专利一种农业粪肥土壤作物互作优化调控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：CN120996615B 。

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：202511530366.4，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种农业粪肥土壤作物互作优化调控方法及系统是由张晴雯;展晓莹;郝卓;刘煜设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种农业粪肥土壤作物互作优化调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种农业粪肥土壤作物互作优化调控方法及系统，对农田区域进行农田单元划分，构建农田单元智能并构建包含物理邻近网络、特征相似网络以及因果关联网络的农田单元社交网络，农田单元智能体基于农田单元社交网络进行社交学习，获取粪肥调控策略的个体效能数据，生成候选粪肥调控策略集，通过因果关联网络与传染病模型对候选粪肥调控策略集进行策略辐射模拟，获取策略辐射度数据，全域农田单元智能体基于候选粪肥调控策略集进行全域仿真模拟，获取策略全域影响指数，根据个体效能数据、策略辐射度数据以及策略全域影响指数对候选粪肥调控策略集进行优化，生成农业粪肥调控策略，从而提升粪肥的整体利用率以及农田生态的稳定性。

本发明授权一种农业粪肥土壤作物互作优化调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种农业粪肥土壤作物互作优化调控方法，其特征在于，所述方法包括： S1：对农田区域进行农田单元划分，构建农田单元智能体； 基于地理信息系统与聚类算法将连续的农田区域划分为多个大小一致的农田单元，对多个所述农田单元进行多源数据采集，并对采集到的原始数据进行异常值剔除、缺失值填补以及数据标准化，获取每个农田单元对应的农田单元数据集，所述农田单元数据集至少包括农田土壤数据、作物生长数据、气象数据以及农田管理数据； 基于农田单元数据集以及预设的社交学习规则与策略触发规则构建农田单元智能体，其中社交学习规则用于农田单元与其在物理空间邻近或农田特征相似的临近农田单元进行社交学习，策略触发规则用于农田单元在达到预定条件时触发粪肥调控策略生成； S2：为农田单元智能体构建农田单元社交网络，农田单元社交网络包括物理邻近网络、特征相似网络以及因果关联网络； S3：农田单元智能体基于农田单元社交网络进行社交学习，获取粪肥调控策略的个体效能数据，生成候选粪肥调控策略集； 将待进行粪肥调控的农田单元智能体定义为目标农田单元智能体，获取目标农田单元智能体在农田单元社交网络中对应的空间邻近节点、特征相似节点，构建邻近相似单元集，并结合因果关联网络筛选对应的关联数据集，基于所述邻近相似单元集与关联数据集构建邻居农田单元智能体集； 目标农田单元智能体对所述邻居农田单元智能体进行历史最优粪肥调度策略学习，获取初始候选粪肥调度策略集； 目标农田单元智能体基于初始候选粪肥调度策略集对邻居农田单元智能体进行反事实追问，邻居农田单元智能体调用本地因果关联网络生成反事实估算结果并发送至目标农田单元智能体； 获取农田单元社交网络中所有农田单元智能体对应的历史效能数据，所述历史效能数据表示为历史粪肥调度策略的实际效能与预期效能的偏差值，分别从所述历史效能数据排名最高与最低选取预定数量的农田单元智能体，生成候选对抗评议智能体集合； 获取所述候选对抗评议智能体集合内农田单元智能体在农田单元社交网络内的中介中心性，选取预定阈值范围内的农田单元智能体，生成对抗评议智能体集合； 将反事实估算结果输入所述对抗评议智能体集合进行预测评估，生成初始候选粪肥调度策略评估结果，基于所述初始候选粪肥调度策略评估结果生成候选粪肥调度策略集以及对应的个体效能数据，所述个体效能数据表示为候选粪肥调度策略的预期效能； S4：通过因果关联网络与传染病模型对候选粪肥调控策略集进行策略辐射模拟，获取策略辐射度数据； S5：全域农田单元智能体基于候选粪肥调控策略集进行全域仿真模拟，获取策略全域影响指数； S6：根据个体效能数据、策略辐射度数据以及策略全域影响指数对候选粪肥调控策略集进行优化，生成农业粪肥调控策略。

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