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龙图腾网获悉崖州湾国家实验室;华中农业大学申请的专利一种基于水稻代谢高光谱表型数据的自适应回归建模分析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：CN120951292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511468182.X，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于水稻代谢高光谱表型数据的自适应回归建模分析方法是由冯慧;杨万能;郭晶;宋京燕;陈永琦;吴轩;田富菊;韩天天;施家伟;宋鹏设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于水稻代谢高光谱表型数据的自适应回归建模分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及作物高光谱表型数据建模分析技术领域，公开一种基于水稻代谢高光谱表型数据的自适应回归建模分析方法，包括：步骤一，采集水稻籽粒样本波长范围的高光谱数据，基于籽粒形态学特征分割籽粒区域，采用双分支卷积神经网络模型提取特征，所述双分支卷积神经网络模型包括光谱分支和空间分支，光谱分支采用三维卷积神经网络架构且嵌入残差密集块和光谱注意力机制，空间分支采用二维卷积神经网络架构且嵌入残差密集块和空间注意力机制。本发明使用双向对称搜索算法进行建模算法的超参数寻优，根据不同的水稻代谢高光谱表型数据自适应搜索选择各种算法的最优超参数，增强模型的性能。

本发明授权一种基于水稻代谢高光谱表型数据的自适应回归建模分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于水稻代谢高光谱表型数据的自适应回归建模分析方法，其特征在于，包括： 步骤一，采集水稻籽粒样本波长范围的高光谱数据，基于籽粒形态学特征分割籽粒区域，采用双分支卷积神经网络模型提取特征，所述双分支卷积神经网络模型包括光谱分支和空间分支，光谱分支采用三维卷积神经网络架构且嵌入残差密集块和光谱注意力机制，空间分支采用二维卷积神经网络架构且嵌入残差密集块和空间注意力机制，通过多头交叉注意力融合模块将光谱分支、空间分支输出的特征，作为键和值进行融合，输出融合特征； 步骤二，采用高效液相色谱技术靶向测定相同批次水稻籽粒样本中代谢物的含量，获取水稻籽粒样本真实的代谢物含量值； 步骤三，建立代谢物含量-高光谱特征关联数据库，基于代谢物含量和融合特征构建种回归模型，采用双向对称搜索算法对各种回归模型进行超参数优化，输出各回归模型对应的最优超参数； 步骤四，基于模型泛化能力评估选择最优回归模型，以输出的最优超参数构建各回归模型，计算各模型训练集和测试集决定系数的差值，根据所述差值选择最优回归模型作为最终预测模型； 步骤五，以提取的卷积神经网络特征为代理表型进行混合线性模型全基因组关联分析，引入主成分和亲缘关系矩阵控制假阳性筛选初步显著位点；以测得的代谢物含量作为基准表型在初选位点范围内进行精细定位，采用区域性校正设置显著性阈值，结合水稻基因组注释信息筛选同时位于表型曼哈顿图峰值区的候选基因。

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崖州湾国家实验室;华中农业大学，其通讯地址为：572024 海南省三亚市崖州区还金路8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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