中国农业大学教授团队在一区Top期刊（IF=12.2）连发两篇重要研究论文

本文报道了中国农业大学工学院张小栓教授课题组在作物病虫害智能诊疗领域的两项重要研究。针对现有诊断方法在多模态融合、可解释性和跨作物泛化能力上的不足，研究团队构建了多模态大模型CropGPT，提出了融合视觉编码器与大语言模型的端到端框架，通过引入诊断推理链和知识增强策略，实现了高精度（准确率0.931）和可解释的诊断，并在10种未见作物上达到0.795的零样本诊断准确率。另一研究针对作物电子病历多源信息协同难题，提出了农业处方推荐模型AgriPR，利用任务自适应预训练模型提取特征，结合双线性注意力和Transformer强化跨模态表征，对13类常见处方的推荐准确率达98.88%，且在噪声和不完整数据下仍具鲁棒性。两项研究为提升智慧农业的数字化诊疗水平和智能决策能力提供了新思路和技术路径。研究获得了国家自然科学基金和中国博士后科学基金的资助。