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龙图腾网恭喜西昌学院申请的专利基于人工智能的藜麦增产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：CN119760558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510258216.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于人工智能的藜麦增产方法及系统是由华劲松;王华强;李培;张文锋;王清海;戴红燕设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的藜麦增产方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及藜麦产量预测技术领域，具体涉及基于人工智能的藜麦增产方法及系统，包括：选定藜麦种植区域边界并建立时空数据库；基于时空数据库定义特定指标数据作为特征变量，定义藜麦品种单位面积产量作为目标变量，建立藜麦品种适应性规则；基于藜麦品种适应性规则提取时空数据库中的匹配数据集，并将匹配数据集输入至预设的藜麦产量混合预测模型完成训练，其中，藜麦产量混合预测模型具体在藜麦品种综合适应性最优的条件下，以藜麦产量最大化为优化目标；基于完成训练的藜麦产量混合预测模型对藜麦种植区域的实时指标数据进行计算，得到藜麦的最终增产方案。本发明能够实现了藜麦种植的精准化管理，可有效指导农户增产增效。

本发明授权基于人工智能的藜麦增产方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的藜麦增产方法，其特征在于，该方法的步骤包括：选定藜麦种植区域边界，获取藜麦种植区域的实时指标数据与历史监测数据，结合并建立时空数据库；提取时空数据库中的藜麦品种历史产量数据，并关联对应地块的特定指标数据，同时定义特定指标数据作为特征变量，定义藜麦品种单位面积产量作为目标变量，通过CART回归树建立藜麦品种适应性规则，其中，特定指标数据包括土壤养分含量、土壤湿度、气象条件、管理措施；基于藜麦品种适应性规则提取时空数据库中的匹配数据集，并将匹配数据集划分为训练集与测试集，将训练集输入至预设的藜麦产量混合预测模型中进行计算，并通过测试集对训练结果进行验证，完成藜麦产量混合预测模型的训练，其中，藜麦产量混合预测模型具体在藜麦品种综合适应性最优的条件下，以藜麦产量最大化为优化目标；基于完成训练的藜麦产量混合预测模型对藜麦种植区域的实时指标数据进行计算，得到藜麦的最终增产方案；所述藜麦产量混合预测模型，其包括：时序分支与静态分支；其中，所述时序分支具体为LSTM神经网络模型，通过LSTM神经网络模型对气象指标数据的时序特征进行学习；所述静态分支具体为多层感知机模型，通过多层感知机模型对土壤指标数据进行建模；将两分支输出通过特征融合模块得到藜麦种植区域的单位面积产量预测值，计算单位面积产量预测值与实际结果之间的损失值，并通过损失值迭代更新藜麦产量混合预测模型的参数，完成藜麦产量混合预测模型的训练；将提取到的动态气象数据输入时序分支，对时序信息进行深度学习，所述时序分支具体为长短期记忆模型，用于捕捉天气序列在作物生长过程中的趋势和周期；同时将提取到的静态土壤理化指标以及品种、施肥、灌溉管理措施输入静态分支，对土壤与管理要素进行回归建模，所述静态分支为多层感知机模型，用于刻画不同土壤、施肥灌溉方式及品种配置对产量的影响；将两分支输出进行特征融合，得到对单位面积产量的预测值，计算预测结果与真实产量的损失并通过迭代更新模型参数的方式完成训练，得到对不同施肥量、灌溉量与品种组合进行产量预测的混合模型；所述藜麦产量混合预测模型，其具体在藜麦品种综合适应性最优的条件下，以藜麦产量最大化为优化目标，其具体计算过程为：设定藜麦种植区域的地块数K，并对各个地块确定决策组合；通过完成训练的藜麦产量混合预测模型，基于确定的土壤指标数据及藜麦品种，计算各个地块的单位面积产量预测值以及目标函数值；在设定约束条件下，对各个地块的决策组合进行迭代更新；重复通过完成训练的藜麦产量混合预测模型计算各个地块的单位面积产量预测值，并更新目标函数，直至达到最大迭代次数后，输出以目标函数值最大化的决策组合结果。

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