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龍圖騰網恭喜吉林大學申請的專利一種基于對數比變換和記憶學習模型的土壤碳組分預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119324003B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411874451.8，技術領域涉及：G16C20/20；該發明授權一種基于對數比變換和記憶學習模型的土壤碳組分預測方法是由石璞;馬佳敏;孫淇設計研發完成，并于2024-12-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于對數比變換和記憶學習模型的土壤碳組分預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于對數比變換和記憶學習模型的土壤碳組分預測方法，屬于土壤檢測技術領域，包括：將MAOC組分的含量和POC組分的含量進行對數比變換得到土壤碳組分對數比變換數據；獲取土壤MIR光譜數據；利用獲取的土壤碳組分對數比變換數據獲取的土壤MIR光譜數據，生成訓練集和驗證集；利用訓練集，采用基于記憶學習算法建立土壤光譜特征與土壤碳組分的回歸模型，并應用于驗證集獲得預測結果；預測結果進行逆對數比變換，得到兩個有機碳組分含量的預測值，對比預測值與兩個有機碳組分的實測值，評價回歸模型預測的精度，利用回歸模型對實時采集的土壤樣品進行預測。可有效提高基于大尺度土壤光譜數據庫的土壤碳組分預測精度。

本發明授權一種基于對數比變換和記憶學習模型的土壤碳組分預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于對數比變換和記憶學習模型的土壤碳組分預測方法，其特征在于，該方法包括：S1采集土壤樣品，進行SOC組分物理篩分實驗，利用碳氮分析儀測定MAOC組分的含量和POC組分的含量；S2將MAOC組分的含量和POC組分的含量進行對數比變換得到土壤碳組分對數比變換數據；對數比變換公式為： ，其中，是MAOC組分的含量和POC組分的含量的對數比函數；S3利用傅里葉變換紅外光譜儀獲取土壤MIR光譜數據，對土壤MIR光譜數據進行包括重采樣、平滑和散射校正的預處理；S4利用步驟S2獲取的土壤碳組分對數比變換數據和步驟S3獲取的土壤MIR光譜數據，生成訓練集和驗證集；S5利用步驟S4中訓練集，以土壤MIR光譜數據為自變量，土壤碳組分對數比變換結果為因變量，采用基于記憶學習算法建立土壤光譜特征與土壤碳組分的回歸模型，并應用于驗證集獲得預測結果；S6將步驟S5中預測結果進行逆對數比變換，得到MAOC組分的含量和POC組分的含量的預測值，對比預測值與兩個有機碳組分的實測值，評價回歸模型預測的精度；所述逆對數比變換的公式為： ， ，其中，是土壤樣品的總土壤有機碳含量，是礦物結合有機碳含量預測值，是顆粒有機碳含量預測值；為最終預測結果；S7利用回歸模型對實時采集的土壤樣品進行MAOC組分的含量和POC組分的含量的預測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市朝陽區前進大街2699號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。