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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于机器学习的智能施肥管理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：CN121258280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511811813.3，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于机器学习的智能施肥管理方法及系统是由刘帆;吴良欢;马庆旭;韩科峰;甘金佳;王峻设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的智能施肥管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及农田施肥管理技术领域，公开了一种基于机器学习的智能施肥管理方法及系统。该方法采集目标农田的土壤参数集合和环境参数集合，土壤参数包括土壤湿度、氮磷钾含量及pH值，环境参数包括光照强度、温度及降雨量；根据历史数据构建土壤养分动态变化模型，预测未来预设周期内的土壤养分消耗趋势；基于养分消耗趋势和农作物生长阶段特征生成初始施肥方案；利用多模态传感器实时监测农作物生长状态，获取叶面颜色指数、茎秆高度及果实发育进度形成生长状态数据集；将生长状态数据集与初始施肥方案输入施肥决策模型，通过对比生长状态偏差调整养分配比生成优化施肥方案。

本发明授权一种基于机器学习的智能施肥管理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智能施肥管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集目标农田的土壤参数集合和环境参数集合，所述土壤参数集合包括土壤湿度、氮磷钾含量及pH值，所述环境参数集合包括光照强度、温度及降雨量； 根据土壤参数集合和环境参数集合的历史数据，构建土壤养分动态变化模型，通过时间序列分析预测未来预设周期内的土壤养分消耗趋势； 基于土壤养分消耗趋势，结合农作物生长阶段特征，生成初始施肥方案； 利用多模态传感器实时监测农作物生长状态，获取叶面颜色指数、茎秆高度及果实发育进度，形成生长状态数据集； 将生长状态数据集与初始施肥方案输入施肥决策模型，通过对比生长状态偏差调整初始施肥方案中的养分配比，生成优化施肥方案； 根据优化施肥方案控制智能施肥设备执行分区精准施肥操作，并记录实际施肥数据； 将实际施肥数据与土壤参数集合、环境参数集合及生长状态数据集关联存储，更新土壤养分动态变化模型和施肥决策模型的训练数据； 所述施肥决策模型的训练步骤包括： 收集不同农作物品种在多元环境下的历史施肥方案及对应生长状态数据，构建标注数据集； 采用图卷积网络处理标注数据集中施肥方案与生长状态的非线性关系，生成拓扑特征向量； 通过对抗训练提升图卷积网络的泛化能力，使其对未见过环境参数组合的施肥方案输出误差低于允许值； 所述根据优化施肥方案控制智能施肥设备执行分区精准施肥操作的具体步骤包括： 根据农田地理信息系统划分的肥力差异区域，匹配优化施肥方案中的分区养分配比； 通过物联网网关向各分区智能施肥设备发送差异化控制指令，同步启动施肥作业； 利用北斗定位系统实时校验施肥设备的行进轨迹与养分喷洒覆盖范围的一致性。

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