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龙图腾网获悉武汉市农业科学院申请的专利沼液中总氮浓度在线监测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：CN120948705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511133417.X，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权沼液中总氮浓度在线监测方法及系统是由邓兵;文江辉;王嘉欣;吴思润;杨喆;濮振宇;邵中保设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本沼液中总氮浓度在线监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种沼液中总氮浓度在线监测方法及系统，该方法包括：获取沼液的当前特征数据，所述特征数据包括溶解氧、浊度、氧化还原电位和电导率中的多种；将所述沼液的当前特征数据输入最小二乘回归模型中，得到所述最小二乘回归模型输出的所述沼液的当前总氮浓度预测值；所述最小二乘回归模型通过将所述沼液的特征数据样本作为特征变量，将所述沼液对应的总氮浓度实测值作为目标变量进行训练得到。本发明通过实时监测多种特征数据，构建多参数融合的偏最小二乘回归预测模型，实现沼液总氮浓度的快速、低成本检测。

本发明授权沼液中总氮浓度在线监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种沼液中总氮浓度在线监测方法，其特征在于，包括： 获取沼液的当前特征数据，所述特征数据包括溶解氧、浊度、氧化还原电位和电导率中的多种； 将所述沼液的当前特征数据输入最小二乘回归模型中，得到所述最小二乘回归模型输出的所述沼液的当前总氮浓度预测值； 所述最小二乘回归模型通过将所述沼液的特征数据样本作为特征变量，将所述沼液对应的总氮浓度实测值作为目标变量进行训练得到； 所述最小二乘回归模型的训练步骤包括： 根据所述特征变量初始化所述特征变量的残差矩阵，根据所述目标变量初始化所述目标变量的残差矩阵； 根据所述特征变量的当前残差矩阵和目标变量的当前残差矩阵的协方差，计算权重向量； 根据所述权重向量和所述特征变量的当前残差矩阵，计算潜变量得分； 根据所述潜变量得分和所述目标变量的当前残差矩阵，计算动态方差贡献率，所述动态方差贡献率用于表征当前潜变量对总氮浓度的解释能力； 基于贝叶斯自适应正则化方法调节各特征变量的回归强度，根据所述回归强度、所述潜变量得分和所述目标变量的当前残差矩阵，计算正则化回归系数； 根据所述正则化回归系数和所述潜变量得分对所述目标变量的当前残差矩阵进行更新，根据所述潜变量得分对所述特征变量的当前残差矩阵进行更新，直到满足预设终止条件； 对最后一次迭代得到的正则化回归系数进行整合，得到最终的最小二乘回归模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉市农业科学院，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区青菱乡张家湾特1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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