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龙图腾网获悉深圳微子医疗有限公司申请的专利一种离子浓度分析方法及系统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：CN119959163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510440153.6，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种离子浓度分析方法及系统是由刘强设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种离子浓度分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种离子浓度分析方法及系统。所述方法包括：对氢氧离子仓中的多个监测点位进行光谱数据采集，得到每个监测点位的原始光谱数据集；分别对所述原始光谱数据集进行光谱幅度、形状和信息差异度量，得到每个监测点位的综合光谱特征数据；将每个监测点位的综合光谱特征数据输入预置的偏最小二乘回归模型进行离子浓度预测，得到每个监测点位的离子浓度预测数据；将每个监测点位的离子浓度预测数据输入预置的集成代价敏感深度神经网络模型进行离子浓度异常检测，得到目标离子浓度异常检测结果，本申请提高了氢氧离子仓的离子浓度检测准确率。

本发明授权一种离子浓度分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种离子浓度分析方法，其特征在于，所述离子浓度分析方法包括： 对氢氧离子仓中的多个监测点位进行光谱数据采集，得到每个监测点位的原始光谱数据集； 分别对所述原始光谱数据集进行光谱幅度、形状和信息差异度量，得到每个监测点位的综合光谱特征数据； 将每个监测点位的综合光谱特征数据输入预置的偏最小二乘回归模型进行离子浓度预测，得到每个监测点位的离子浓度预测数据； 将每个监测点位的离子浓度预测数据输入预置的集成代价敏感深度神经网络模型进行离子浓度异常检测，得到目标离子浓度异常检测结果；具体包括：获取每个监测点位的仓内位置信息，并对所述仓内位置信息进行编码，得到每个监测点位的仓内位置编码；分别对每个监测点位的离子浓度预测数据进行离子浓度变化特征计算，得到每个监测点位的多个离子浓度变化值；对所述多个离子浓度变化值进行编码，得到每个监测点位的多个离子浓度变化编码；将每个监测点位的仓内位置编码和多个离子浓度变化编码输入预置的集成代价敏感深度神经网络模型，所述预置的集成代价敏感深度神经网络模型包括输入层、由代价敏感深度神经网络构成的多个基分类器模型以及输出层；在所述输入层中，对每个监测点位的仓内位置编码和多个离子浓度变化编码进行向量映射，生成每个监测点位的离子浓度输入向量；分别将每个监测点位的离子浓度输入向量输入所述多个基分类器模型，在所述基分类器模型中分别计算所述离子浓度输入向量的离子浓度异常概率；采用硬投票机制，对所述离子浓度异常概率进行异常综合评价，得到每个监测点位的初始离子浓度异常检测结果；对每个监测点位的初始离子浓度异常检测结果进行结果汇总，得到所述氢氧离子仓的目标离子浓度异常检测结果。

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