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[发明专利]一种粮食储存品质判定的快速测定方法-CN200910092693.0无效
发明人：马智宏;潘立刚;王北洪;韩平;陆安祥;赵柳 -专利权人：北京市农林科学院
申请日： 2009-09-15 - 公布日： 2010-02-24 - 主分类号： G01N21/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种粮食储存品质判定的快速测定方法，所述方法包括：S1：根据待判定粮食样品采集不同储存年限的粮食样品，获得建模样品集；S2：采集获得并预处理所述建模样品集的近红外光谱；S3：测量获得所述建模样品集的脂肪酸值；S4：根据所述近红外光谱和所述脂肪酸值建立所述建模样品集的校正关系，获得校正模型；S5：根据所述校正模型判定待判定粮食样品的储存品质。本发明基于近红外光谱技术，无需样品前处理，检测快速，简便，适合水稻、小麦、玉米、大豆等主要粮食作物籽粒中脂肪酸值的测定，为粮食储存品质的实时检测与监测提供技术支撑。
一种粮食储存品质判定快速测定方法

[发明专利]一种基于近红外光谱的作物种子品种真实性鉴别方法-CN201410325360.9在审
发明人：李卫军;董肖莉;张丽萍;曹吾 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2014-07-09 - 公布日： 2014-09-24 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于近红外光谱的作物种子品种真实性鉴别方法，该方法包括：步骤1：采集作物种子样本的近红外光谱数据作为训练样本，并对这些近红外光谱数据进行预处理；步骤2：从经过预处理的近红外光谱数据中选择所需的光谱数据，通过特征提取和建模方法建立作物种子的定性分析模型；步骤3：利用所建立的定性分析模型，对作为测试样本的待鉴别作物种子的光谱进行品种真实性鉴别。本发明建立在近红外光谱基础上，通过光谱预处理、特征提取、建模和鉴别等一系列操作，能够建立通用的近红外光谱定性分析模型，并能够快速准确地鉴别作物种子的品种真实性。
一种基于红外光谱作物种子品种真实性鉴别方法

[发明专利]一种食材质量检测系统-CN201611248376.X在审
发明人：陈浩;王哲;罗梅梅 -专利权人：湖南餐智科技有限公司
申请日： 2016-12-29 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种食材质量检测系统，包括n个光谱仪模块、建模模块和云端处理模块；其中，建模模块用于根据预设类别的食材样品的化学性质信息和对应的光谱信息，建立与各食材样品相应的质量光谱模型；云端处理模块用于存储各质量光谱模型，并根据对应的质量光谱模型对光谱仪模块获取的当前检测食材的化学性质信息进行分析；光谱仪模块用于获取当前检测食材的类别信息和光谱信息，并将该当前检测食材的类别信息和光谱信息发送至云端处理模块，以及接收云端处理模块反馈的该当前检测食材的化学性质信息
一种材质检测系统

[发明专利]一种基于近红外光谱的青砖茶原料渥堆时间的预测方法-CN202210463278.7在审
发明人：王胜鹏;郑鹏程;滕靖;刘盼盼;郑琳;冯琳;高士伟;叶飞;王雪萍;桂安辉 -专利权人：湖北省农业科学院果树茶叶研究所
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明涉及一种青砖茶原料渥堆时间的预测方法，更具体的说涉及一种基于近红外光谱的青砖茶原料渥堆时间的预测方法。其公开了基于近红外光谱的青砖茶原料渥堆时间的预测方法，包括以下步骤，茶样品收集与分类；近红外光谱扫描；光谱预处理与建模光谱数据的组合筛选；校正集预测模型建立；模型稳健性检验；未知原料渥堆时间预测；本发明应用移动窗口方法动态筛选光谱数据信息，应用组合方法得到全部可能的预处理方法和光谱数据的建模组合；应用极限学习机方法建立6类不同渥堆时间青砖茶原料样品的近红外光谱预测模型，通过不断调整网络层节点数、相关系数、交互验证均方根方差和相对分析误差等参数，建立青砖茶原料渥堆时间的近红外光谱预测方法。
一种基于红外光谱青砖原料时间预测方法

[发明专利]一种基于拉曼光谱的无创体内血糖检测系统及方法-CN202310543107.X在审
发明人：王爽;邵凯舰;黄小军;王裕;张富荣 -专利权人：西北大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： A61B5/145 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于拉曼光谱的无创体内血糖检测系统及方法，其中系统包括：数据采集模块、数据校正模块、数据处理模块、模型构建模块和血糖检测模块；数据采集模块用于采集样品的拉曼光谱数据；数据校正模块用于校正拉曼光谱数据，得到校正后光谱数据；数据处理模块用于对校正后光谱数据进行去噪和归一化处理，得到预处理后光谱数据，并基于预处理后光谱数据计算体内血糖信息；模型构建模块用于基于预处理后光谱数据和体内血糖信息构建分析模型，本申请具有精度高、无创、非侵入、无标记、光谱检测效率高等优点，可实现对动物模型和人体血糖的无创、实时检测。
一种基于光谱体内血糖检测系统方法

[发明专利]油气藏上方土壤氧化还原电位的光谱分析方法及装置-CN201510463300.8有效
发明人：邢学文;于世勇;刘松;申晋利;张强 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2015-07-31 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： G01N33/24 文献下载
摘要：本发明提供了一种油气藏上方土壤氧化还原电位的光谱分析方法及装置，所述光谱分析方法包括：采集油气藏及其外围浅表设定深度的土壤样品；测量所述土壤样品的氧化还原电位；测量土壤样品的反射率光谱，消除所述土壤样品在设定波长位置的光谱跃迁，对所述反射率光谱进行再处理，生成反射率一阶导数、反射率二阶导数和反射率吸收深度三个衍生光谱指标；计算所述氧化还原电位与所述反射率光谱、反射率一阶导数、反射率二阶导数和反射率吸收深度之间的相关系数；根据所述相关系数，确定建模的最佳光谱指标及建模波长；应用偏最小二乘法建立所述氧化还原电位与最佳光谱指标之间的回归模型。
油气藏上方土壤氧化还原电位光谱分析方法装置

[发明专利]基于血清判别哺乳动物性别的近红外光谱分析方法-CN201610658426.5有效
发明人：范琦;李诗倩;吴阮琦;谢欠 -专利权人：重庆医科大学
申请日： 2016-07-29 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了基于血清判别哺乳动物性别的近红外光谱分析方法，先收集同种哺乳动物的雄性动物血清样品和雌性动物血清样品，在一定测量条件下采集所得血清样品的近红外光谱，所得光谱不进行预处理或进行化学计量学预处理，从所得光谱数据中选择建模光谱范围，对所选光谱范围的数据进行降维后，采用化学计量学方法建立并验证该种哺乳动物的性别判别模型；再取未知性别该种哺乳动物的血清样品，按照前述相同方采集光谱并进行光谱数据的多步骤处理，最后应用所建模型进行该种哺乳动物的性别判别。本发明基于血清的近红外光谱，结合化学计量学技术，判别哺乳动物的性别，具有准确、操作简便、快速、样品无损的优点。
基于血清判别哺乳动物性别的红外光谱分析方法

[发明专利]一种判别光学异构体旋光性的近红外光谱分析方法-CN201610638027.2有效
发明人：范琦;谢欠;李诗倩 -专利权人：重庆医科大学
申请日： 2016-07-29 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种判别光学异构体旋光性的近红外光谱分析方法，先在一定的测量条件下采集光学异构体各左旋体样品和右旋体样品的近红外光谱，所得光谱不进行预处理或进行化学计量学预处理，从所得光谱数据中选择建模光谱范围，对所选光谱范围的数据进行降维后，采用化学计量学方法建立并验证光学异构体的旋光性判别模型；然后取未知旋光性的光学异构体样品，按照前述相同方法采集近红外光谱并进行光谱数据的多步骤处理，最后应用所建模型进行光学异构体的旋光性判别本发明基于光学异构体的近红外光谱，结合化学计量学技术，判别光学异构体的旋光性，具有准确、简便、快速、无损的优点。
一种判别光学异构体旋光性红外光谱分析方法

[发明专利]一种生物基食品包装膜中己内酰胺的定量检测方法-CN202010630760.6有效
发明人：潘磊庆;朱静怡;屠康;韩璐;张充;彭菁 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G01N21/3563 文献下载
摘要：本发明公开了一种生物基食品包装膜中己内酰胺的定量检测方法，包括：制备生物基食品包装膜样品，分为建模集和预测集；对每个样品分别进行近红外光谱采集和中红外光谱采集；对每个样品中己内酰胺的含量分别进行测定；对每个样品的近红外光谱数据和中红外光谱数据进行低层次融合；对每个样品的上述光谱数据分别进行预处理；利用建模集建立近红外光谱校正模型、中红外光谱校正模型、近‑中红外低层次融合光谱校正模型和近‑中红外高层次融合光谱校正模型；对预测集中每个样品中己内酰胺的含量分别进行预测
一种生物食品包装己内酰胺定量检测方法

[发明专利]一种光谱颜色代表性样本选择方法和系统-CN202110281047.X有效
发明人：梁金星;辛磊;刘安平 -专利权人：武汉纺织大学
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明的技术方案为一种光谱颜色代表性样本选择方法和系统。针对给定的总样本集，包括利用分光光度计测量获得总样本集光谱数据；选定颜色匹配函数，计算得到总样本集颜色数据；利用基于主成分分析的光谱重构选择光谱代表性样本，直至光谱重构误差收敛，完成光谱代表性样本选择；利用最大最小准则选择颜色代表性样本，并进行颜色校正测试，直至颜色校正色差收敛，完成颜色代表性样本选择；对选择的光谱代表性样本和颜色代表性样本进行融合去重，得到最终光谱颜色代表性样本集。该方法能为构建同时适用于数码相机光谱和颜色特性化建模应用的便携式色卡提供支撑，在保证应用效果和鲁棒性的同时，有效提升了建模效率。
一种光谱颜色代表性样本选择方法系统

[发明专利]一种域自适应的PLS回归模型建模方法-CN201911353268.2有效
发明人：陈孝敬;黄光造;石文;袁雷明;陈熙 -专利权人：温州大学
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种域自适应的PLS回归模型建模方法，采用从原始域获取的近红外光谱数据构建原始域光谱中心化矩阵，采用从目标域获取的近红外光谱数据构建目标域光谱中心化矩阵，消除原始域和目标域光谱的均值差异，基于原始域光谱中心化矩阵和目标域光谱中心化矩阵采用转移矩阵映射到核矩阵空间的方式，从中找到最优的投影方向，确定最优投影矩阵，基于最优投影矩阵构建得到最终的PLS回归模型，削弱不同域之间的投影得分和域标签的非独立性；优点是采用域自适应算法来消除不同域下所采集近光谱数据的差异，不需要采集目标域样本的浓度信息，从而简化了建模过程，使得构建的PLS回归模型的对目标域近红外光谱数据具有良好的预测精度。
一种自适应 pls 回归模型建模方法

[发明专利]一种卷烟纸助燃剂检测方法-CN201711001850.3有效
发明人：杨皓;李海锋;毕一鸣;王辉;宣润泉;张云莲;徐清泉 -专利权人：浙江中烟工业有限责任公司
申请日： 2017-10-24 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种卷烟纸助燃剂检测方法，包括：(1)采集卷烟纸样本的近红外光谱，并对近红外光谱进行SG平滑和标准正态校正处理；(2)采用线性判别分析方法对处理后的近红外光谱进行拟合建模，确定回归系数集A，并确定卷烟纸样本分类：(3)针对第j类每类卷纸样本对应的近红外光谱，采用非线性迭代偏最小二乘法对其进行拟合建模，确定回归系数集B
一种卷烟助燃剂检测方法

[发明专利]一种薄膜厚度提取方法及系统-CN202111479093.7有效
发明人：石雅婷;郭春付;李江辉;李伟奇;张传维 -专利权人：武汉颐光科技有限公司
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G01B11/06 文献下载
摘要：本发明提供一种薄膜厚度提取方法及系统，该方法包括：获取待测样件的测量光谱；确定样件膜系结构和每一层膜的光学常数；通过参数分离对正向模型进行分解，离线进行薄膜厚度无关的矩阵相乘运算；在线进行薄膜厚度相关的矩阵运算，得到仿真光谱；通过库匹配或非线性回归调整待测参数取值，直至仿真光谱与测量光谱匹配，得到待测薄膜厚度取值。通过该方案可以减少正向建模过程中的运算量，提高正向建模效率，进而提高薄膜厚度提取效率。
一种薄膜厚度提取方法系统

[发明专利]一种半色调设备光谱分色算法优化校正方法及系统-CN201710861483.8有效
发明人：刘强 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-09-21 - 公布日： 2019-02-12 - 主分类号： H04N1/405 文献下载
摘要：一种半色调设备光谱分色算法优化校正方法及系统，可以有效实现基于细胞分区形式尤尔尼尔森光谱涅格伯尔模型的分色校正，包括制备正向建模样本、测量其光谱反射率信息并以此构建正向光谱预测模型及反向光谱分色算法；制备分色算法检验样本，并依据现有分色算法对其进行色彩复制；测量光谱反射率信息并进行分色算法误差分析；结合分色算法误差分析，针对建模及检验样本进行最优参数计算并设定分色校正阈值条件；对于任意待分色色彩信息，首先利用现有分色算法进行分色
一种色调设备光谱分色算法优化校正方法系统

[发明专利]一种识别进口铁矿石品牌的方法-CN202110405872.6有效
发明人：刘曙;李晨;赵文雅;严承琳;闵红 -专利权人：上海海关工业品与原材料检测技术中心
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G01N21/63 文献下载
摘要：该方法包括：S1.取至少16个品牌，每个品牌至少10个批次的铁矿石，用激光诱导击穿光谱法进行检测，得到建模光谱数据；用建模光谱数据建立卷积神经网络模型；卷积神经网络模型包括依次进行的输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层；其中全连接层还包括依次进行的展平层和隐藏层；S2.将待测样品铁矿石用激光诱导击穿光谱法进行检测，得到待测光谱数据，将待测光谱数据代入卷积神经网络模型。
一种识别进口铁矿石品牌方法

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