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龙图腾网恭喜陇东学院申请的专利一种大麦作物种植推荐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：CN119066270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411251890.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种大麦作物种植推荐方法是由任盼荣;杨芳;乔岩;李茜;安沛沛;许爱云;王春林;赵菊莲;施万喜;龚磊设计研发完成，并于2024-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大麦作物种植推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种大麦作物种植推荐方法，属于智慧农业技术领域。首先获取历史数据，包括土壤性质数据、气候条件数据和大麦生长状况数据；然后对数据集进行预处理，获得模型训练时的标准输入数据；构建大麦作物种植智能推荐模型，对模型进行训练和部署，基于获取的待测麦田历史数据，预测待测麦田的适宜种植密度。本发明通过整合土壤性质、气候条件以及历史作物表现三类数据，确保了数据的多样性和准确性。设计的多模态特征提取有效捕捉和保留各模态数据中的关键特征，新颖的多模态特征融合机制，实现多模态特征的有效融合，预测输出模块的设计，不仅提高了预测的准确性，还增强了模型在不同区域和环境条件下的适应性。

本发明授权一种大麦作物种植推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种大麦作物种植推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取待测麦田最近一个种植周期的土壤性质数据和气候条件数据；S2，对获取的土壤性质数据和气候条件数据进行预处理，获得模型训练时的标准输入数据；S3，将标准输入数据输入到训练得到的大麦作物种植智能推荐模型中，输出待测麦田的适宜种植密度；所述大麦作物种植智能推荐模型包括多模态特征提取模块、多模态特征融合模块和预测输出模块；所述多模态特征提取模块包括土壤模态特征提取单元和气候模态特征提取单元；所述土壤模态特征提取单元捕捉土壤数据中的复杂非线性关系，并将高维度的原始数据压缩到低维度的特征空间，所述气候模态特征提取单元通过捕捉长期和短期的时序模式，将气候数据压缩成一个综合的气候特征参数；所述多模态特征融合模块将多模态特征提取模块获取的特征数据进行融合，通过学习不同模态特征之间的相关性，动态调整它们在融合过程中的权重，同时利用注意力机制突出重要特征，最终通过多层感知机实现非线性特征融合；所述多模态特征融合模块采用动态加权自适应注意力网络，包括动态权重分配、自适应注意力机制和多层感知机融合；为进一步提高融合特征U的表达能力并减少冗余，还包括以下融合特征优化的过程：信息瓶颈优化：利用信息瓶颈理论来优化融合特征U，得到一个信息丰富但复杂度较低的特征表示U`；稀疏表示：将原始融合特征U表示为稀疏基向量的线性组合：U＝D·μ其中，D是稀疏基矩阵，μ是稀疏系数向量，通过求解以下优化问题来获得稀疏表示：min||U`-D·μ||22+γ·||μ||1其中，‖·‖2示L2范数，‖·‖1表示L1范数，γ是正则化参数；特征选择：基于稀疏表示的结果，进行特征选择；选择μ中绝对值最大的k个分量μ*，对应的基向量构成了优化后的特征表示U*：U*＝D·μ*非线性映射：最后，使用一个非线性映射函数g来进一步增强特征的表达能力；所述预测输出模块基于输入的融合特征，输出该麦田的适宜种植密度。

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