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公开(公告)号：CN109472320B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201811454430.5
申请日：2018-11-30
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种不确定条件下作物生育期模型品种参数自动校正方法，针对在不确定条件下，相似性度量算法以及自适应差分进化算法与作物生育期模型耦合过程中一些关键环节。该方法解决选取多年份温光属性特征差异度大的数据集代表当地的气候条件，作为模型品种参数校正的样本数据集，即筛选出能够约束所有参数的关键物候期变量作为适应度函数中目标变量，当变量实测数据缺失时利用栽培知识推算其缺失值；确定具有自适应特征差分的进化算法来校正模型品种参数；最后对“异参同效”的估计参数结果，采用改进K‑means聚类算法选择出一组鲁棒性较好的代表性品种参数，使得模拟误差最小并具有较好稳定性，便于用于实际生产实践。
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公开(公告)号：CN107038501B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201710237013.4
申请日：2017-04-12
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提出一种基于R语言的小麦生育期特征参数估算方法，利用R语言对小麦生长模拟模型进行重新编写，通过拉丁超立方设置参数初始值，运算得到小麦品种特征参数的先验概率分布，根据初始值和先验概率分布选取候选参数，计算生育期的概率密度函数，判断是否接受新的参数，最终得到了品种各特征参数的后验概率密度分布。本发明的方法采用非线性最小二乘法提高了抽样的效率，避免了参数陷入局部最优；基于贝叶斯理论框架，有效地考虑了参数的先验分布，通过转化原始数据解决了站点之间误差相关性的问题，使得参数调试结果准确高效，在同类模型小麦品种特征参数估算当中具有普遍适用性。
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公开(公告)号：CN110731427A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910965008.4
申请日：2019-10-11
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明属于水产动物养殖、繁殖生理调控和疾病防控技术领域，公开了一种渔用促性腺发育添加剂，由如下重量份数原料制成：益母草10-20份、淫羊藿8-15份、黄芪5-10份、枸杞子3-6份、当归8-15份、红花8-15份，载体20-30份。本发明还公开了渔用促性腺发育添加剂的制备方法，如下：称取益母草、淫羊藿、黄芪、枸杞子、当归、红花、载体；各原料分别烘干、切碎，经微粉碎后充分混匀，过300目筛网，即得。本发明促性腺发育添加剂添加进水产动物饲料中，可以有效地提升血清(淋巴)中性腺发育相关激素水平，促进其性腺发育；还能提升动物的非特异性免疫机能，促进动物生长。
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公开(公告)号：CN104765901B
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201410214720.8
申请日：2014-05-21
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 基于Ecore的作物生长元模型构建方法，运用面向对象的方法对大田作物的生长模型进行分析提炼，抽象出作物生长过程中的共性特征，构建作物生长模拟共性概念模型。通过元建模语言构建了抽象语法；通过GMF技术完成了图形语法构建，从而实现基于Ecore的作物生长元模型可视化。本发明构建了作物生长模拟领域通用概念模型，实现了元建模技术在作物生长模拟领域的应用，有利于对农学复杂专业知识的理解。完成了基于Ecore的作物生长元模型抽象语法构建，实现了在作物生长模型领域应用，有利于对已有建模知识的复用。完成了基于GMF的作物生长元模型图形语法的构建，基于元建模的作物生长元模型构建的可视化，更加贴近农学家建模环境。
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公开(公告)号：CN104091067B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201410318855.9
申请日：2014-07-04
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于临界氮浓度预测水稻植株各器官氮含量的方法，包括：根据田间试验建立水稻地上部和各器官的临界氮浓度稀释曲线、地上部最大氮浓度曲线、各器官的最小氮浓度曲线、RiceGrow水稻生长模型；根据RiceGrow水稻生长模型模拟得到地上部和各器官干物重、土壤供氮量；确定水稻植株的最大需氮量和潜在需氮量，以及各器官的潜在需氮量；确定植株实际吸氮量；确定穗分化之前氮素在营养器官间的分配以及穗分化之后氮素在生殖器官和营养器官的分配与转运；根据氮累积量预测水稻地上部和各器官的氮含量。本发明方法充分考虑土壤供氮量、植株对氮素的需求与分配以及转运的特点，能够准确预测水稻植株器官氮含量及其动态变化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119783403B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510269604.4
申请日：2025-03-07
Applicant: 南京农业大学三亚研究院
IPC: G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种模拟高温干旱互作下作物器官温度的方法、系统、装置及应用，方法包括如下步骤：针对任意时刻，S1、获取该时刻的作物参数和气象参数；S2、根据作物参数和气象参数计算高温干旱互作及其累积效应；S3、根据高温干旱互作及其累积效应、作物参数和气象参数计算高温干旱互作下的叶片与穗部的蒸散量；S4、根据叶片与穗部的蒸散量与能量平衡公式模拟高温干旱互作下的叶片与穗部的温度。本发明基于机理性方法构建了叶片和穗部温度的模拟模型，并通过对相关影响因子的整合提高了模型在高温干旱互作下的模拟精度，确保了模型的解释性与准确性。
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公开(公告)号：CN118296971B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410723950.0
申请日：2024-06-05
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F18/25 , G06N20/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种作物物候期表型预测方法、系统、装置及存储介质，包括：获取待测作物的相关数据；将相关数据中与WheatGrow相关的数据代入WheatGrow中进行参数校正，得到作物参数；将相关数据中与WheatGrow相关的数据和作物参数代入WheatGrow中得到每个品种的物候期；将日最高温数据、日最低温数据代入CDD算法中计算得到每个物候期的累积低温度日；以物候期为划分标准，将累积低温度日和相关数据中未代入WheatGrow的其它数据的累积值进行分组并划分成训练集和测试集；将训练集代入LSTM中训练；将测试集代入训练后的LSTM中得到模拟结果。本发明能够提高模型对小麦物候期的模拟精度。
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公开(公告)号：CN118469345A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410917572.X
申请日：2024-07-10
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种基于氮分配算法的水稻光合作用模拟方法、系统及装置，方法包括：获取水稻的相关数据；根据叶片氮分配理论构建叶片氮分配模型；将LMA、LNCm和LCCa代入叶片氮分配模型计算出kPN和kNPN；根据LCCa和Pmax之间的相关性构建基于叶片叶绿素含量的水稻光合作用模拟模型；将实测的LCCa和Pmax代入水稻光合作用模拟模型计算常数A和B；将叶片氮分配模型和基于叶片叶绿素含量的水稻光合作用模拟模型耦合得到基于叶片氮分配算法的水稻光合作用模拟模型。本发明能够利用已有的变量而无需引入任何新的变量及外源数据的情况下准确模拟出叶片叶绿素含量，进而通过叶绿素含量在作物模型中准确模拟光合作用。
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公开(公告)号：CN118314971B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410738183.0
申请日：2024-06-07
Applicant: 南京农业大学
IPC: G16C20/10
Abstract: 本发明提供了一种水稻花后低温胁迫下光合作用的模拟方法、系统及装置，方法包括如下步骤：获取水稻在低温胁迫处理阶段和恢复阶段的数据；根据Tmax、Tmin、Th计算低温胁迫处理阶段的ACDDi；根据低温胁迫处理阶段的ACDDi计算低温胁迫处理阶段的ε和FT；根据Tbase、Tmax、Tmin计算恢复阶段的GDD；根据低温胁迫结束当天的ACDDe和GDD计算恢复阶段的FT；根据恢复阶段的FT计算恢复阶段残留的ACDDi，并将计算结果作为计算下一低温胁迫处理阶段的FT的输入值；根据Po,max、PAR、Rd、ε和FT计算Pn。本发明可以更好模拟出不同持续时间低温胁迫对光合作用影响的差异。
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公开(公告)号：CN118296971A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410723950.0
申请日：2024-06-05
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06F18/25 , G06N20/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种作物物候期表型预测方法、系统、装置及存储介质，包括：获取待测作物的相关数据；将相关数据中与WheatGrow相关的数据代入WheatGrow中进行参数校正，得到作物参数；将相关数据中与WheatGrow相关的数据和作物参数代入WheatGrow中得到每个品种的物候期；将日最高温数据、日最低温数据代入CDD算法中计算得到每个物候期的累积低温度日；以物候期为划分标准，将累积低温度日和相关数据中未代入WheatGrow的其它数据的累积值进行分组并划分成训练集和测试集；将训练集代入LSTM中训练；将测试集代入训练后的LSTM中得到模拟结果。本发明能够提高模型对小麦物候期的模拟精度。
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