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龙图腾网获悉广东省科学院生态环境与土壤研究所申请的专利一种基于自适应权重的耕地质量评价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：CN120688909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510626128.7，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于自适应权重的耕地质量评价方法及系统是由王琦;刘同旭;陈朝设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应权重的耕地质量评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应权重的耕地质量评价方法及系统，其中，该方法获取待评价耕地的目标耕地数据；将目标耕地数据输入至优化好的耕地质量评价组件中进行质量评价，得到待评价耕地的耕地质量评价结果；优化好的耕地质量评价组件通过以下步骤优化得到：获取耕地训练数据集；将耕地训练数据集输入至树模型中进行模型训练，得到训练好的树模型，以及训练好的树模型输出的决策树；根据耕地训练数据集，对所有决策树进行规则权重提取，得到目标权重参数；根据目标权重参数，对耕地质量评价组件进行优化更新，得到优化好的耕地质量评价组件。该方法可以提高对耕地进行质量评价的可解释性和准确率。本发明涉及土壤质量评价技术领域。

本发明授权一种基于自适应权重的耕地质量评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应权重的耕地质量评价方法，其特征在于，包括： 获取待评价耕地的目标耕地数据； 将所述目标耕地数据输入至优化好的耕地质量评价组件中进行质量评价，得到所述待评价耕地的耕地质量评价结果； 其中，所述优化好的耕地质量评价组件通过以下步骤优化得到： 获取耕地训练数据集，所述耕地训练数据集包括若干个耕地数据组，每个耕地数据组包括耕地要素数据和耕地质量量化数据； 将所述耕地训练数据集输入至树模型中进行模型训练，得到训练好的树模型，以及所述训练好的树模型输出的若干个决策树，所述决策树为若干个决策规则的树状表示集合，所述决策规则用于指示所述耕地要素数据与所述耕地质量量化数据之间的非线性关系； 根据所述耕地训练数据集，对所有所述决策树进行规则权重提取，得到若干个目标权重参数，所述目标权重参数为原始线性特征的自适应权重参数，所述原始线性特征为所述耕地要素数据的要素特征或所述决策规则的规则特征； 根据所有所述目标权重参数，对耕地质量评价组件中的原始权重参数进行优化更新，得到所述优化好的耕地质量评价组件； 所述根据所述耕地训练数据集，对所有所述决策树进行规则权重提取，得到若干个目标权重参数，包括： 获取每个所述耕地要素数据的要素特征； 将所述耕地训练数据集和所有所述决策树输入至规则模型中进行规则特征提取，得到所述规则模型输出的规则特征； 对所有所述要素特征和所述规则特征进行权重线性分析处理，得到若干个所述目标权重参数； 所述将所述耕地训练数据集和所有所述决策树输入至规则模型中进行规则特征提取，得到所述规则模型输出的规则特征，包括： 通过所述规则模型对所述决策树的根叶节点路径进行提取，得到若干个决策路径；所述规则模型是RuleFit模型； 对所有所述决策路径进行规则特征化处理，得到与每个所述决策路径对应的候选规则； 根据所有所述候选规则，对所述耕地训练数据集中的每个耕地数据组进行关系编码，通过所述关系编码计算每个所述耕地数据组与所述候选规则之间的规则特征值，并基于所述候选规则分别与每个所述规则特征值进行编码，得到所述规则特征。

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广东省科学院生态环境与土壤研究所，其通讯地址为：510000 广东省广州市天源路808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”。

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