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公开(公告)号：CN119555632B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510111908.8
申请日：2025-01-24
Applicant: 东北农业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06F18/27 , G06F18/15 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及红外光谱数据降维技术领域，提出了用于近红外建模的全株玉米青贮消化率标准化测定方法，包括：提取青贮样品，确定青贮样品的近红外光谱曲线上的吸收峰疑似点；确定目标吸收峰疑似点以及特征吸收峰的吸光度和波长，确定目标吸收峰疑似点的吸收峰可能性，确定吸收峰；标记目标吸收峰，确定目标吸收峰的降维权重影响系数；根据所有青贮样品的近红外光谱曲线的所有吸收峰的降维权重影响系数，建立NIR模型，使用NIR模型实现全株玉米青贮消化率标准化测定。本发明旨在提升全株玉米青贮消化率标准化测定结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119104503A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411446619.5
申请日：2024-10-16
Applicant: 东北农业大学 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G01N21/25 , G01N21/3563 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2413 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及光谱数据分析领域，涉及一种用于青贮全株玉米iNDF含量的光谱测定方法及系统，包括：对待检测的玉米样本集进行数据处理，得到玉米样本集中每个玉米样本的iNDF含量数据及对应的红外光谱数据；对玉米样本集中训练样本集的每个玉米样本的iNDF含量数据进行邻域处理，得到每个玉米样本的邻域集合；根据每个玉米样本的邻域集合进行数据分析，得到每个玉米样本的邻域集合对应的第一特征；根据每个玉米样本的邻域集合对应的第一特征，对玉米样本集中的每个玉米样本进行数据匹配，得到多个特征序列；根据多个特征序列，判断每个玉米样本的邻域集合对应的第一特征是否为目标特征；根据目标特征进行特征筛选，得到训练特征。
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公开(公告)号：CN119555632A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510111908.8
申请日：2025-01-24
Applicant: 东北农业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06F18/27 , G06F18/15 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及红外光谱数据降维技术领域，提出了用于近红外建模的全株玉米青贮消化率标准化测定方法，包括：提取青贮样品，确定青贮样品的近红外光谱曲线上的吸收峰疑似点；确定目标吸收峰疑似点以及特征吸收峰的吸光度和波长，确定目标吸收峰疑似点的吸收峰可能性，确定吸收峰；标记目标吸收峰，确定目标吸收峰的降维权重影响系数；根据所有青贮样品的近红外光谱曲线的所有吸收峰的降维权重影响系数，建立NIR模型，使用NIR模型实现全株玉米青贮消化率标准化测定。本发明旨在提升全株玉米青贮消化率标准化测定结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118059081A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410184012.8
申请日：2024-02-19
Applicant: 东北农业大学
IPC: A61K31/222 , A61P31/10
Abstract: 本发明公开涉及2‑氟化萘酚化合物的应用，属于生物工程领域。具体为：2‑氟化萘酚化合物在制备治疗由真菌引起的感染性疾病的药物中的应用，本发明通过试验证明2‑氟化酚类化合物能有效抑制真菌的生长，其相较于萘酚的细胞毒性更低，具有较高的盐离子、酸碱、温度及氧化剂耐受力，稳定性良好，具有开发成为抗菌药物的潜质。
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公开(公告)号：CN119849687A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411914355.1
申请日：2024-12-24
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 一种秸秆还田指标设计方法，它属于秸秆还田方式优化领域。本发明解决了现有方法对秸秆还田指标优化的效果差的问题。本发明通过通径分析，可以从土壤基本养分、土壤有机碳库、土壤酶活系统以及土壤微生物群落四个方面来解析还田腐解过程中土壤生态系统的响应；并借助于因子分析建模思维，构建土壤生态综合响应指标，进而探究秸秆长度、秸秆还田量和秸秆埋深对土壤生态系统的影响，找寻促进秸秆腐解、改善土壤生态系统的最佳还田指标，提高了对秸秆还田指标优化的效果。本发明方法通过对秸秆长度、秸秆还田量和秸秆埋深进行优化，为农业可持续发展提供重要支撑。本发明方法可以应用于秸秆还田优化。
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公开(公告)号：CN119334902B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411884836.2
申请日：2024-12-20
Applicant: 东北农业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06N5/01 , G06F18/2431 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及近红外光技术领域，具体涉及一种用于苜蓿干草DOM含量近红外光谱快速检测的建模方法。该方法将红外光谱曲线划分为特征曲线，将特征曲线的子曲线划分为局部曲线，根据局部曲线的倾斜程度与长度获取调整采样频率，并以调整采样频率获取局部曲线上的特征点；基于每条特征曲线上的特征点建立多棵孤立树，根据特征点在其所处孤立树中的深度差异获取异常评价指标，并利用其划分正常数据点与异常特征点；根据异常特征点与正常特征点的幅值差异和异常评价指标，对红外光谱曲线进行修正，并基于获取的修正红外光谱曲线进行建模。本发明有效提高对苜蓿干草DOM含量检测的准确率。
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公开(公告)号：CN119334902A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411884836.2
申请日：2024-12-20
Applicant: 东北农业大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06N5/01 , G06F18/2431 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及近红外光技术领域，具体涉及一种用于苜蓿干草DOM含量近红外光谱快速检测的建模方法。该方法将红外光谱曲线划分为特征曲线，将特征曲线的子曲线划分为局部曲线，根据局部曲线的倾斜程度与长度获取调整采样频率，并以调整采样频率获取局部曲线上的特征点；基于每条特征曲线上的特征点建立多棵孤立树，根据特征点在其所处孤立树中的深度差异获取异常评价指标，并利用其划分正常数据点与异常特征点；根据异常特征点与正常特征点的幅值差异和异常评价指标，对红外光谱曲线进行修正，并基于获取的修正红外光谱曲线进行建模。本发明有效提高对苜蓿干草DOM含量检测的准确率。
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