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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种基于对数比变换和记忆学习模型的土壤碳组分预测方法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：CN119324003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411874451.8，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种基于对数比变换和记忆学习模型的土壤碳组分预测方法是由石璞;马佳敏;孙淇设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对数比变换和记忆学习模型的土壤碳组分预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于对数比变换和记忆学习模型的土壤碳组分预测方法，属于土壤检测技术领域，包括：将MAOC组分的含量和POC组分的含量进行对数比变换得到土壤碳组分对数比变换数据；获取土壤MIR光谱数据；利用获取的土壤碳组分对数比变换数据获取的土壤MIR光谱数据，生成训练集和验证集；利用训练集，采用基于记忆学习算法建立土壤光谱特征与土壤碳组分的回归模型，并应用于验证集获得预测结果；预测结果进行逆对数比变换，得到两个有机碳组分含量的预测值，对比预测值与两个有机碳组分的实测值，评价回归模型预测的精度，利用回归模型对实时采集的土壤样品进行预测。可有效提高基于大尺度土壤光谱数据库的土壤碳组分预测精度。

本发明授权一种基于对数比变换和记忆学习模型的土壤碳组分预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对数比变换和记忆学习模型的土壤碳组分预测方法，其特征在于，该方法包括：S1采集土壤样品，进行SOC组分物理筛分实验，利用碳氮分析仪测定MAOC组分的含量和POC组分的含量；S2将MAOC组分的含量和POC组分的含量进行对数比变换得到土壤碳组分对数比变换数据；对数比变换公式为： ，其中，是MAOC组分的含量和POC组分的含量的对数比函数；S3利用傅里叶变换红外光谱仪获取土壤MIR光谱数据，对土壤MIR光谱数据进行包括重采样、平滑和散射校正的预处理；S4利用步骤S2获取的土壤碳组分对数比变换数据和步骤S3获取的土壤MIR光谱数据，生成训练集和验证集；S5利用步骤S4中训练集，以土壤MIR光谱数据为自变量，土壤碳组分对数比变换结果为因变量，采用基于记忆学习算法建立土壤光谱特征与土壤碳组分的回归模型，并应用于验证集获得预测结果；S6将步骤S5中预测结果进行逆对数比变换，得到MAOC组分的含量和POC组分的含量的预测值，对比预测值与两个有机碳组分的实测值，评价回归模型预测的精度；所述逆对数比变换的公式为： ， ，其中，是土壤样品的总土壤有机碳含量，是矿物结合有机碳含量预测值，是颗粒有机碳含量预测值；为最终预测结果；S7利用回归模型对实时采集的土壤样品进行MAOC组分的含量和POC组分的含量的预测。

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