恭喜中国农业大学盛文溢获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国农业大学申请的专利一种土壤质地原位测量方法、装置、设备、介质及产品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：CN119959317B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510444256.X，技术领域涉及：G01N27/22；该发明授权一种土壤质地原位测量方法、装置、设备、介质及产品是由盛文溢;倪闻枫;张昭;张漫;李寒;员玉良设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种土壤质地原位测量方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种土壤质地原位测量方法、装置、设备、介质及产品，涉及土壤质地测量领域。该方法包括：获取待测土壤样本的介电频谱数据；对介电频谱数据进行预处理，得到处理数据；将处理数据输入至土壤质地预测模型，得到预测结果；预测结果包括土壤质地的类别；土壤质地预测模型是基于机器学习的方法，构建的用以表征介电频谱数据与土壤质地之间映射关系的模型。本申请旨在快速准确的实现土壤质地的预测。
本发明授权一种土壤质地原位测量方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种土壤质地原位测量方法，其特征在于，所述土壤质地原位测量方法包括： 获取待测土壤样本的介电频谱数据； 对所述介电频谱数据进行预处理，得到处理数据； 将所述处理数据输入至土壤质地预测模型，得到预测结果；所述预测结果包括土壤质地的类别；所述土壤质地预测模型是基于机器学习的方法，构建的用以表征介电频谱数据与土壤质地之间映射关系的模型； 所述土壤质地预测模型的确定方法，具体包括： 获取信息数据集；所述信息数据集包括历史的处理数据和历史的处理数据对应的标签数据；所述标签数据为土壤质地的类别； 将所述信息数据集划分为训练集和验证集； 构建机器学习模型； 将所述训练集输入至所述机器学习模型，对所述机器学习模型进行训练，并采用网格搜索方法或贝叶斯优化方法对训练后的机器学习模型的超参数进行优化调节，得到优化后的机器学习模型； 采用验证集对优化后的机器学习模型，基于验证指标进行验证，得到验证后的机器学习模型； 将验证后的机器学习模型确定为土壤质地预测模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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