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龙图腾网恭喜贵州大学申请的专利基于病害农药知识图谱的长尾病害识别用药一体化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：CN119359476B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411936605.1，技术领域涉及：G06Q50/02；该发明授权基于病害农药知识图谱的长尾病害识别用药一体化方法是由王琦;刘阳;吴雪;陈攀峰;黎育权;肖源源;余珮嘉设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于病害农药知识图谱的长尾病害识别用药一体化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于病害农药知识图谱的长尾病害识别用药一体化方法，包括：构建病害农药信息库，病害农药知识图谱构建；识别模型搭建，获取长尾病害数据、对数据进行统一处理，一阶段模型训练，强化原型对比学习，二阶段模型训练使用类平衡损失和tauNorm来调整长尾病害分类器；根据长尾病害分类器得到的分类结果，从病害农药知识图谱进行查询相应的农药。本发明能实现对长尾病害的精准识别与用药推荐。

本发明授权基于病害农药知识图谱的长尾病害识别用药一体化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于病害农药知识图谱的长尾病害识别用药一体化方法，包括以下步骤：步骤1.构建病害农药信息库步骤1.1数据获取：整合与病害、作物、农药相关的网站以及知识库，获取网页中的半结构化、非结构化知识，保存到本地数据库中；步骤1.2数据清洗：对不同数据源获取的知识进行处理，并统一语言；步骤1.3数据补充：通过相关文献资料，根据农药的活性成分为农药补全专业知识；步骤1.4数据对齐：将不同源的数据通过指定实体进行链接对齐，构建病害农药信息库；步骤2.病害农药知识图谱构建步骤2.1.知识图谱本体构建：完成知识图谱本体，包括病虫害本体、农药本体、作物本体以及活性成分本体；步骤2.2知识图谱内容填充：根据步骤2.1的知识图谱本体，从步骤1.4中的病害农药信息库中抽取三元组，利用图数据库neo4j完成知识图谱数据填充；步骤3识别模型搭建步骤3.1数据集预处理：获取长尾病害数据，对数据进行统一处理；步骤3.2一阶段模型训练使用ResNet32网络作为基准网络，使用交叉熵损失和权重衰减学习图像的特征；步骤3.3强化原型对比学习：通过分类器权重生成类别原型，计算原型之间的余弦相似度矩阵，根据原型之间的相似度使用互斥约束最小化类别原型之间的相似性，强化原型之间的距离使对比学习进一步学习病害中的细粒度特征；步骤3.4二阶段模型训练：二阶段训练时加入了类平衡损失，根据每个类的出现频率调整其类别权重以强迫其学习少数类的特征，采用tauNorm对模型的权重进一步调整，tauNorm计算方法如下： 表示向量的范数，表示第个元素的绝对值，通过对模型参数向量的次方求和并开次方根来完成对类别权重的调整；模型的其他参数需要冻结，二阶段的损失函数进行调整； ，的权重设置为0，调整为类平衡损失，根据每个批次中的样本数量对类别进行加权；步骤4.农药查询根据步骤3.4的长尾病害分类器得到的分类结果，从步骤2构建的病害农药知识图谱进行查询相应的农药。

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