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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于一维力数据和自注意力机制的土壤类型在线识别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：CN115828095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211500121.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于一维力数据和自注意力机制的土壤类型在线识别方法及系统是由刘丰源;王薪恺;赵子弈;朱利丰;宋爱国设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于一维力数据和自注意力机制的土壤类型在线识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于一维力数据和自注意力机制的土壤类型在线识别方法及系统，至少包括数据感应采集单元和数据分析单元，数据感应采集单元用于收集土壤采样时的实时压力数据，将压力数据电信号依次转化为标准模拟信号和数字信号后，发送给数据分析单元；数据分析单元包括基于transformer模型的机器学习模型，所述机器学习模型只采取transformer模型的编码器部分，利用自注意力机制和多头注意力提高模型获取时间序列中时序信息的能力，通过一个线性全连接层输出，经过模型训练和调节模型超参数实现对土壤类型的识别。本发明更好地利用了探测数据的时间信息，输入向量可以并行计算，提高了识别准确率，超过了传统的机器学习模型，满足了对采样器所在地土壤密实度的实时监测需求。

本发明授权基于一维力数据和自注意力机制的土壤类型在线识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于一维力数据和自注意力机制的土壤类型在线识别系统，其特征在于，至少包括数据感应采集单元和数据分析单元， 所述数据感应采集单元：用于收集土壤采样时的实时压力数据，将压力数据电信号依次转化为标准模拟信号和数字信号后，发送给数据分析单元； 所述数据分析单元：至少包括基于transformer模型的机器学习模型，所述机器学习模型只采取transformer模型的编码器部分，利用自注意力机制和多头注意力提高模型获取时间序列中时序信息的能力，通过一个线性全连接层输出，经过模型训练和调节模型超参数实现对土壤类型的识别；所述机器学习模型的结构为：输入矩阵进行位置编码后，进入一个dropout层，进入编码器结构，通过一个多头注意力计算，经过dropout和AddNorm层，再经过一个全连接层和Relu激活函数，再依次经过dropout层，全连接层，dropout层和AddNorm层，这样为一次编码器结构的循环，最后通过加入的一个全连接层输出。

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东南大学，其通讯地址为：210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2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”。