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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利一种基于植物同化物优化的番茄病害分类方法及系统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：CN121505462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610036754.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于植物同化物优化的番茄病害分类方法及系统是由于合龙;张嘉豪;何蕊;张康;陈振洋;周雷进雨设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于植物同化物优化的番茄病害分类方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于植物同化物优化的番茄病害分类方法及系统，属于计算智能与优化技术领域，解决了现有技术由于在处理高维或多目标问题时，会存在子区域间信息孤岛、全局探索与局部开发不平衡以及高维搜索效率低下的问题，从而导致番茄病害分类效率和准确性降低的技术问题。将分类模型的D维搜索空间划分为N个相等的子区域；评估每个子区域内不同粒子的适应度，确定局部生长中心和全局生长中心；基于局部生长中心和全局生长中心，利用粒子搜索每个子区域的最优位置，形成候选解集；对候选解集进行聚类分析，生成优质解，对优质解进行处理后，得到帕累托最优解。本发明用于实现高效、准确的番茄病害分类。

本发明授权一种基于植物同化物优化的番茄病害分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于植物同化物优化的番茄病害分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取番茄病害图像数据，作为样本输入； 步骤2，将分类模型的D维搜索空间划分为N个相等的子区域； 步骤3，分别评估每个子区域内不同粒子的适应度，确定每个子区域的局部生长中心和D维搜索空间的全局生长中心； 所述步骤3中每个子区域的局部生长中心，为每个子区域内适应度最高的粒子，所述D维搜索空间的全局生长中心，为每个子区域的局部生长中心中适应度最高的粒子； 步骤4，基于每个子区域的局部生长中心和D维搜索空间的全局生长中心，利用粒子搜索每个子区域的最优位置，形成候选解集； 所述步骤4中利用粒子搜索每个子区域的最优位置包括探索阶段和开发阶段； 当R1时，粒子搜索为探索阶段，当R≧1时，粒子搜索为开发阶段； R=AcCc； 其中，R为浓度比，Ac为生长素浓度，模拟随距离衰减特性，Cc为细胞分裂素浓度，模拟随机脉冲特性； 所述探索阶段为每个子区域内的粒子在本区域进行随机搜索，所述开发阶段为每个子区域内的粒子围绕对应子区域的局部生长中心进行搜索； 当≥时，完成粒子搜索，其中，为当前迭代次数，为最大迭代次数； 在每次迭代中湮灭较差的粒子，并随机生成相同数量的粒子，利用随机生成的粒子进行搜索，根据粒子搜索过的位置的适应度值，确定每个子区域的最优位置； 在探索阶段进行粒子搜索时，粒子搜索的位置为： ； 其中，为探索步长系数，为第i个粒子的第t+1代位置，为第i个粒子的第t代位置，为0到1范围内的随机数，为当前子区域的边界跨度； 在开发阶段进行粒子搜索时，粒子搜索的位置为： ； 其中，为0到1范围内的随机数，为反正切函数，为0到1范围内的随机数，为当前子区域内的局部生长中心； 步骤5，对候选解集进行聚类分析，生成优质解，对优质解进行处理后，得到帕累托最优解，基于帕累托最优解，构建番茄病害分类模型，输入样本，实现番茄病害分类。

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