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申请/专利权人：中国科学院沈阳应用生态研究所

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种堆肥腐熟度智能监测方法及系统，包括：根据每类指标数据和碳氮比数据的时序差分序列，得到每类指标对堆肥腐熟度的影响程度；获取每类指标数据时序序列和碳氮比数据时序序列中每个数据值的显著度；根据每类指标数据时序序列与碳氮比数据时序序列的每个数据值的显著度以及每类指标对堆肥腐熟度的影响程度，得到每类指标对评估堆肥腐熟度的误差；根据每类指标对评估堆肥腐熟度的误差以及对堆肥腐熟度的影响程度，得到误差修正模型；构建堆肥腐度评估模型，根据误差修正模型，矫正堆肥腐度评估模型，获取当前的堆肥腐熟度。本发明提高了堆肥腐熟度监测的准确性。

主权项：1.一种堆肥腐熟度智能监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获得若干类指标数据时序序列和碳氮比数据时序序列；将每类指标数据时序序列和碳氮比数据时序序列分别进行差分运算，得到每类指标数据的时序差分序列和碳氮比数据的时序差分序列；根据每类指标数据和碳氮比数据的时序差分序列，得到每类指标对堆肥腐熟度的影响程度；获取每类指标数据时序序列和碳氮比数据时序序列中每个数据值的显著度；根据每类指标数据时序序列与碳氮比数据时序序列的每个数据值的显著度以及每类指标对堆肥腐熟度的影响程度，得到每类指标对评估堆肥腐熟度的误差；根据每类指标对评估堆肥腐熟度的误差以及对堆肥腐熟度的影响程度，得到误差修正模型；构建堆肥腐度评估模型，根据误差修正模型，矫正堆肥腐度评估模型，获取当前的堆肥腐熟度；所述根据每类指标对评估堆肥腐熟度的误差以及对堆肥腐熟度的影响程度，得到误差修正模型，包括的具体公式如下： 式中，表示误差修正模型；表示指标数据时序序列的类型总数；表示第类指标对堆肥腐熟度的影响程度；表示第类指标对评估堆肥腐熟度的误差；所述根据每类指标数据和碳氮比数据的时序差分序列，得到每类指标对堆肥腐熟度的影响程度，包括的具体步骤如下：根据每类指标数据和碳氮比数据的时序差分序列，得到每类指标折线图和碳氮比折线图以及间隔线段；根据每类指标折线图和碳氮比折线图以及间隔线段，得到每类指标对堆肥腐熟度的影响程度；所述根据每类指标折线图和碳氮比折线图以及间隔线段，得到每类指标对堆肥腐熟度的影响程度，包括的具体步骤如下：根据每类指标折线图和碳氮比折线图，得到每类指标折线图与碳氮比折线图的差异特征值；根据每类指标折线图与碳氮比折线图的差异特征值以及间隔线段，得到每类指标对堆肥腐熟度的影响程度；所述根据每类指标折线图与碳氮比折线图的差异特征值以及间隔线段，得到每类指标对堆肥腐熟度的影响程度，包括的具体公式如下： 式中，表示第类指标对堆肥腐熟度的影响程度；表示第类指标数据的时序差分序列；表示碳氮比数据的时序差分序列；表示第类指标折线图中间隔线段的数量；表示第类指标折线图中第个间隔线段的斜率；表示碳氮比折线图中第个间隔线段的斜率；表示第类指标折线图中使用最小二乘法拟合直线的斜率；表示碳氮比折线图中使用最小二乘法拟合直线的斜率；为绝对值函数；为皮尔逊相关系数；为以自然常数为底的指数函数；为第类指标折线图与碳氮比折线图的差异特征值；所述获取每类指标数据时序序列和碳氮比数据时序序列中每个数据值的显著度，包括的具体步骤如下：对每类指标数据时序序列和碳氮比数据时序序列采用显著性检测CA算法，获得每类指标数据时序序列和碳氮比数据时序序列中每个数据值的显著度。

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