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龙图腾网获悉中国计量科学研究院;北京易兴元石化科技有限公司申请的专利油品种类定性判别的近红外光谱方法、系统、介质及装置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：CN118603930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202410696586.3，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权油品种类定性判别的近红外光谱方法、系统、介质及装置是由李轲;杜彪;张鑫;张正东;郝璐;刘帆;王家民;李琪;徐晓雯;丁超民;周玉山;何津;张佩玉;吴抒悦设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本油品种类定性判别的近红外光谱方法、系统、介质及装置在说明书摘要公布了：本发明提供油品种类定性判别的近红外光谱方法、系统、介质及装置，方法包括：获得多个待测燃油样品的近红外光谱，从而获得近红外光谱数据；通过神经网络构建定性判别模型，所述定性判别模型的输入为近红外光谱数据，所述定性判别模型的输出为属于各油品种类的概率或和属于各牌号的概率；将多个待测燃油样品的近红外光谱数据输入定性判别模型判别每个待测燃油样品属于各油品种类的概率或和属于各牌号的概率，将待测燃油样品属于油品种类或和属于各牌号的最高概率作为所述待测燃油样品的油品种类或和属于牌号。本发明不受不同种类燃油之间光谱信息的干扰，提高了油品种类或和牌号识别的准确性。

本发明授权油品种类定性判别的近红外光谱方法、系统、介质及装置在权利要求书中公布了：1.一种油品种类定性判别的近红外光谱方法，其特征在于，包括： 获得多个待测燃油样品的近红外光谱，从而获得近红外光谱数据； 通过神经网络构建定性判别模型，所述定性判别模型的输入为近红外光谱数据，所述定性判别模型的输出为属于各油品种类的概率或和属于各牌号的概率； 将多个待测燃油样品的近红外光谱数据输入定性判别模型判别每个待测燃油样品属于各油品种类的概率或和属于各牌号的概率，将待测燃油样品属于油品种类或和属于各牌号的最高概率作为所述待测燃油样品的油品种类或和属于牌号； 其中，所述通过神经网络构建定性判别模型的步骤包括： 选择多个油品种类的多个训练样本； 获得多个训练样本的真实标签，所述真实标签为训练样本的所属油品种类或和所属牌号，将真实标签对应的油品种类或和牌号的真实概率设为1，其他油品种类或和牌号的概率设为0，从而获得多个训练样本属于各油品种类或和属于各牌号的真实概率构成的真实概率矩阵； 构建训练集，所述训练集包括训练样本的近红外光谱数据以及真实概率矩阵； 对训练集使用贝叶斯正则化引入先验知识设定超参数的范围，优化超参数，构建贝叶斯正则化优化反向传播神经网络建立定性判别模型； 所述对训练集使用贝叶斯正则化引入先验知识设定超参数的范围的步骤包括： 选择先验分布，所述先验分布为高斯分布或均匀分布； 根据训练集的训练样本的近红外光谱数据和真实概率矩阵获得先验分布满足正态分布的超参数的置信区间； 将超参数设定比例的置信区间设定为超参数的范围。

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