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龙图腾网获悉山东农业大学申请的专利一种基于实例迁移学习的土壤样本筛选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：CN121144847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511314028.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于实例迁移学习的土壤样本筛选方法是由徐冬云;刘轲欣;张佳艺;郝铮铮;陈红艳;朱西存;牛蓓蓓;闵祥宇设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实例迁移学习的土壤样本筛选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实例迁移学习的土壤样本筛选方法，其涉及迁移学习技术领域。包括：获取源域土壤样本集合和目标域初始土壤样本集合；从源域土壤样本集合中筛选出与目标域土壤初始样本集合的马氏距离大于设定阈值的多个土壤样本，得到候选样本集合；通过目标域初始样本集合训练模型，得到初始预测模型，逐个加入候选样本训练得到临时预测模型并确定误差；根据误差下降最大的样本更新样本集并递归筛选，得到迁移样本子集；将预测误差最小的迁移样本子集作为最优子集，将最优子集和目标域初始样本集合合并为最终样本集并训练，得到最终预测模型。本发明能够提升训练数据的有效性，提高模型在目标区域土壤属性预测中的精度和泛化能力。

本发明授权一种基于实例迁移学习的土壤样本筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于实例迁移学习的土壤样本筛选方法，其特征在于，包括： 获取全局土壤光谱库和目标区域的本地土壤样本集合，将全局土壤光谱库作为源域土壤样本集合，将本地土壤样本集合作为目标域初始土壤样本集合； 从源域土壤样本集合中筛选出与目标域土壤初始样本集合的马氏距离大于设定阈值的多个土壤样本，得到候选样本集合； 根据目标域土壤初始样本集合对线性回归模型进行训练，得到土壤有机碳初始预测模型；将候选样本集合中的土壤样本逐个加入目标域土壤样本初始集合，在每次加入样本后，根据更新后的目标域土壤初始样本集合对线性回归模型进行训练，得到土壤有机碳临时预测模型，并确定各土壤有机碳临时预测模型的预测误差； 将预测误差相较于土壤有机碳初始预测模型下降幅度最大的土壤有机碳临时预测模型所对应的土壤样本作为迁移样本，将迁移样本加入目标域土壤样本初始集合并从候选样本集合移除；继续递归筛选，得到迁移样本子集；在每轮递归筛选过程中，根据迁移样本子集对线性回归模型进行训练，以确定该迁移样本子集对应的预测误差，在递归筛选结束后将预测误差最小的迁移样本子集作为最优子集； 将最优子集与目标域土壤样本初始集合合并为目标域土壤样本最终集合，并通过目标域土壤样本最终集合对深度学习模型或机器学习模型进行训练，得到目标区域的土壤有机碳最终预测模型。

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山东农业大学，其通讯地址为：271018 山东省泰安市泰山区岱宗大街61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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