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龙图腾网获悉中国科学院南京土壤研究所申请的专利一种基于环境和土壤因素对氨挥发氮同位素自然丰度的预测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：CN120087567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510570710.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于环境和土壤因素对氨挥发氮同位素自然丰度的预测方法是由遆超普;彭凌云;颜晓元设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环境和土壤因素对氨挥发氮同位素自然丰度的预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于农业环境科学与同位素生态学交叉技术领域，提供了一种基于环境和土壤因素对氨挥发氮同位素自然丰度的预测方法，包括：候选指标数据集采集、氨挥发氮自然丰度数据集测定、模型构建、模型训练、候选指标shap数据集计算、指标过滤、二次训练、误差比例计算、氮同位素自然丰度预测模型输出及其预测；本发明通过指标shap数据对候选指标集进行优化，实现了模型参数的缩减，提高了模型的预测效率；通过KerasSequential改进模型，实现了对数据间关联的融合以及不同类型指标的不同训练策略，解决了模型训练过程中的过拟合风险，提高了模型对自然丰度的预测精度。

本发明授权一种基于环境和土壤因素对氨挥发氮同位素自然丰度的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环境和土壤因素对氨挥发氮同位素自然丰度的预测方法，其特征在于，包括： 确定候选指标集，并根据所述候选指标集在目标研究区域进行数据采集和数据预处理，得到候选指标数据集； 利用同位素质谱分析方法采集所述目标研究区域的农田氨挥发氮同位素自然丰度值，得到自然丰度数据集； 构建KerasSequential顺序模型，在所述KerasSequential顺序模型的输入层与第一隐藏层之间插入特征级自注意力模块，在所述KerasSequential顺序模型的Dropout层前添加时间衰减因子，根据所述候选指标集中的固定量和变化量将所述KerasSequential顺序模型的隐藏层的激活函数中的原始偏置替换为固定偏置和变化偏置，并通过示性函数判断所述固定偏置和所述变化偏置的启用，得到KerasSequential改进模型； 构建损失函数，并根据所述损失函数和早停法利用所述候选指标数据集、所述自然丰度数据集对所述KerasSequential改进模型进行迭代训练，得到原始自然丰度预测模型； 利用DeepSHAP解释器计算所述原始自然丰度预测模型中每个候选指标的shap值，得到候选指标shap数据集； 利用预设shap阈值对所述候选指标shap数据集进行过滤，得到更新后的所述候选指标集； 利用所述候选指标数据集、所述自然丰度数据集中和所述候选指标集对应的数据对所述KerasSequential改进模型进行训练，得到指标优化自然丰度预测模型； 利用预设的误差函数计算所述指标优化自然丰度预测模型对于所述原始自然丰度预测模型的误差度，得到误差比例； 当所述误差比例小于预设误差阈值时，将所述指标优化自然丰度预测模型确定为氮同位素自然丰度预测模型； 利用所述氮同位素自然丰度预测模型对目标农田区域进行预测，得到预测结果。

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中国科学院南京土壤研究所，其通讯地址为：211135 江苏省南京市江宁区麒麟街道创优路298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”。