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龙图腾网获悉云南农业大学申请的专利用于农业物联网的数据缺失值的智能检测填补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：CN119988850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510459382.2，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权用于农业物联网的数据缺失值的智能检测填补方法是由杨林楠;陈健;张丽莲;冯迪;彭琳设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于农业物联网的数据缺失值的智能检测填补方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于农业物联网的数据缺失值的智能检测填补方法，涉及缺失值填充技术领域，获取降维后的缺失模式特征，挖掘关键动态因素与缺失模式之间的关联规则后，将当前的缺失模式分为不同类别；检测获取多源农业数据的缺失类后，评价不同的缺失值间的关联性，若关联性超过预期，对于高度关联的缺失值组，使用多输出神经网络同时预测多个相关缺失值，采用协同填补策略；对填补数据做一致性检查，若一致性超过预期，将填补后的数据与原始数据无缝融合，将填补后的数据实时传输到各个数据接收端；通过关联性驱动的填补策略，同时填补多个具有关联的缺失值，实现整体性的填补，提升了填补过程的准确性和一致性。

本发明授权用于农业物联网的数据缺失值的智能检测填补方法在权利要求书中公布了：1.用于农业物联网的数据缺失值的智能检测填补方法，其特征在于：包括， 由传感器网络采集多源农业数据后，对数据检测评估并标记异常数据，由获取的异常状态数据生成异常度，若异常度超过预异常阈值，向外部发出分析指令；其中，由异常状态数据生成异常度，方式如下： ；式中：及为权重系数，为评估周期内的异常数据点的个数，为时间处异常数据的严重程度，为时间处的异常数据的位置信息；为位置信息向量的模长；其中，由传感器网络进行数据收集，包括土壤湿度、气温及光照强度数据，以及由无人机收集的图像数据，汇总生成多源农业数据集合； 以对齐后的农业数据作为输入，使用训练后的自适应质量评估模型进行质量评估，自动识别和标记潜在的异常数据点；识别出农业数据异常点的异常状态数据，包括异常程度以及异常出现的时间节点； 用于筛选异常数据严重程度超过严重阈值的时间节点，； 对多源数据进行降维并获取降维后的缺失模式特征，挖掘关键动态因素与缺失模式之间的关联规则后，将当前的缺失模式分为不同类别； 接收到分析指令后，使用经验模态分解将预处理后的多源数据分解为本征模态函数和一个残余趋势项，结合训练后的作物生长模型将农作物的生长周期划分为不同阶段，在每个生长阶段提取相关的环境变量作为关键动态因素； 检测获取多源农业数据的缺失类后，评价不同的缺失值间的关联性，若关联性超过预期，对于高度关联的缺失值组，使用多输出神经网络同时预测多个相关缺失值，采用协同填补策略； 填补缺失值之后采集反馈数据，若由反馈数据生成的填补系数低于填补阈值，采用自适应学习率调整策略； 对填补数据做一致性检查，若一致性超过预期，将填补后的数据与原始数据无缝融合，将填补后的数据实时传输到各个数据接收端，若缺失值填补效果低于预期，向外部发出报警指令。

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