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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于知识图谱的病虫害诊断系统及其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：CN115391549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210854236.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于知识图谱的病虫害诊断系统及其方法是由李明;左欣;钱萍;徐丹;储娇设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的病虫害诊断系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱的病虫害诊断系统及其方法，系统包括知识图谱模块和含有图片输入、深度学习和诊断输出三个子模块的病虫害诊断模块；方法包括：预定义实体与实体之间关系，构建病虫害诊断知识图谱模式图；根据模式图获取病虫害的文本数据和数据集图片并做预处理和特征提取、分类；对文本数据进行知识融合、实体对齐、实体消歧；将分类的特征、文本数据存储到Neo4j数据库，完成知识图谱模块构建；图片输入子模块接收需诊断的病虫害图片并预处理；深度学习子模块对图片特征提取并检索，如结果大于设定阈值，则对特征优化；诊断输出子模块输出病虫害的诊断结果及防治建议。本发明可准确、可靠地实现病虫害的识别与诊断。

本发明授权一种基于知识图谱的病虫害诊断系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的病虫害诊断方法，其特征在于，采用基于知识图谱的病虫害诊断系统，包括知识图谱模块和病虫害诊断模块；所述的病虫害诊断模块，包含病虫害图片输入子模块、深度学习子模块和诊断输出子模块；深度学习子模块与知识图谱模块、病虫害图片输入子模块、诊断输出子模块相连，诊断输出子模块与深度学习子模块和知识图谱模块相连；深度学习子模块对从病虫害图片输入子模块传来的病虫害图片进行特征提取，通过知识图谱模块存储的特征数据对病虫害进行识别，将识别结果输出到诊断输出子模块；深度学习子模块对未存储在知识图谱模块的病虫害图片特征进行特征学习，将学习结果补充到知识图谱模块中，更新知识图谱模块；所述的诊断输出子模块，将从深度学习子模块传来的识别结果与知识图谱模块存储的病虫害文本数据进行比对，得到病虫害的诊断结果和防治建议，并进行输出； 所述方法包括以下步骤： 步骤1、预定义病虫害诊断知识图谱中的实体以及实体之间的关系，并构建病虫害诊断知识图谱的模式图； 步骤2、根据步骤1构建的病虫害诊断知识图谱的模式图进行知识获取，获取病虫害的文本数据和数据集图片； 步骤3、对步骤2中获取的大量病虫害数据集图片进行预处理，并对预处理完成的病虫害数据集图片的特征进行提取，最后将预处理好且提取完成的病虫害数据集图片特征进行分类； 步骤4、将步骤2中获取的病虫害的文本数据进行知识融合处理； 步骤5、将步骤3中分类好的病虫害数据集图片特征数据以及步骤4中知识融合后的病虫害的文本数据存储到Neo4j数据库中，完成知识图谱模块的构建； 步骤6、通过病虫害诊断模块的病虫害图片输入子模块输入需要诊断的病虫害图片，并对该图片进行图像尺寸调整、滤波预处理，将预处理完成的病虫害图片送入深度学习子模块； 步骤7、深度学习子模块接收到来自病虫害图片输入子模块的预处理完成的病虫害图片，并通过卷积操作对该病虫害图片进行特征提取，接着将提取出来的病虫害图片特征进行检索，根据检索结果来选择是否需要对该病虫害图片特征进行优化，如果不需要则直接将根据检索结果得到的病虫害标签送入到诊断输出子模块； 步骤8、诊断输出子模块输出病虫害的诊断结果及其防治建议。

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