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龙图腾网获悉潍坊科技学院申请的专利一种肥料重金属污染异常检测方法及存储介质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：CN121768512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610260973.1，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种肥料重金属污染异常检测方法及存储介质是由张卫;董玉臻;杨选设计研发完成，并于2026-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肥料重金属污染异常检测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种肥料重金属污染异常检测方法及存储介质，涉及数据异常检测领域，具体包括多源肥料重金属监测数据处理模块、重金属负载演化与环境扰动联合特征解析模块、肥料重金属风险趋势统一建模模块及异常检测模块，首先，通过多源肥料重金属监测数据处理模块得到暴露强度特征；其次，利用重金属负载演化与环境扰动联合特征解析模块提取负载演化惯性与环境扰动响应；然后利用肥料重金属风险趋势统一建模模块构建风险演化轨迹；最后，通过异常检测模块实现自适应异常判别与模型优化，并得到重金属污染异常检测值。

本发明授权一种肥料重金属污染异常检测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种肥料重金属污染异常检测方法，其特征在于： 获取肥料重金属监测数据，构建原始数据集，所述原始数据集，包括肥料施用剂量、不同环境介质中的重金属浓度、施用时间与监测时间对应关系以及环境介质属性信息，所述环境介质包含肥料、表层土壤、深层土壤、灌溉水和农作物五类，利用上述参数得到原始数据集； 根据所述原始数据集，通过计算施肥批次在地块上的单位面积施用量占所述施肥批次的总施用量的比例得到施肥剂量配额系数，利用重要度权重计算介质加权暴露量，引入时间衰减权重，基于所述施肥剂量配额系数和介质加权暴露量处理算出暴露强度，得到第一数据集； 引入施肥批次衰减系数处理所述第一数据集得到负载演化基准量，进行统一尺度化并取平均汇总得到扰动强度因子，利用所述扰动强度因子及偏离响应系数和扰动抑制系数构建重金属解析量，整合得到第二数据集，其中，针对当前施肥批次，以所述暴露强度为输入，通过指数衰减函数对历史批次赋予随时间反向递减的权重，衰减速率由所述施肥批次衰减系数控制，将所有历史批次经衰减加权后的暴露强度求和，并除以对应权重之和，得到所述负载演化基准量，依次计算每一种重金属的暴露强度与对应的所述负载演化基准量之间的差值，将所述差值除以对应重金属的负载演化基准量与极小正数的和，取绝对值得到重金属的相对偏离量，对所有重金属的所述相对偏离量求算术平均值，得到所述扰动强度因子，引入所述偏离响应系数对所述相对偏离量进行加权，加1后与基础值相乘作为分子，所述扰动强度因子与扰动抑制系数的乘积加上1作为分母，比值结果为所述重金属解析量，最终，汇聚得到重金属负载演化与环境扰动联合特征集作为所述第二数据集，其中，将任一肥料施用批次编号记为，任一农田地块编号记为，任一重金属种类编号记为； 所述第二数据集利用风险权重系数得到重金属风险驱动量，引入记忆系数和扰动注入系数计算风险映射状态，基于所述风险映射状态分解出趋势推进量构建风险趋势增量，通过风险趋势展开序列得到第三数据集，所述第三数据集分为训练集和预测集，其中，将每一种重金属的所述重金属解析量加1后取自然对数，再乘以所述风险权重系数，加权求和得到所述重金属风险驱动量，前一批次的所述风险映射状态乘以所述记忆系数，得到历史风险保留项，当前批次的所述重金属风险驱动量乘以所述记忆系数的补数，得到当前批次更新项，相邻批次所述重金属风险驱动量的绝对差值乘以所述扰动注入系数，得到显式扰动项，将所述历史风险保留项、当前批次更新项与显式扰动项相加，得到当前批次的所述风险映射状态； 计算所述训练集的风险值与均值的偏离程度得到风险趋势偏离量，所述风险趋势偏离量映射为连续的异常指示结果计算异常指示量，基于异常判定阈值判定异常结果，设计损失函数对模型训练优化； 所述预测集输入训练好的肥料重金属污染异常检测模型，最终输出异常检测值。

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