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龙图腾网获悉广东技术师范大学;青海汇信资产管理有限责任公司申请的专利基于高光谱识别技术的盐湖资源富集度检测方法和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：CN117705729B 。

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：202311628728.4，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权基于高光谱识别技术的盐湖资源富集度检测方法和装置是由唐宇;黄华盛;谭志平;郭琪伟设计研发完成，并于2023-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高光谱识别技术的盐湖资源富集度检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于高光谱识别技术的盐湖资源富集度检测方法和装置。其中，方法包括：通过采集卤水区域的光谱检测结果，从而得到时间顺序的特征向量，进而根据时间顺序提取光谱的变化规律，对卤水区域目标元素的富集度进行预测。本发明的有益效果：实现了对目标元素富集度的检测，从而可以检测到卤水区域的资源富集度是否达到开采要求，降低了开采中资源不够的风险。

本发明授权基于高光谱识别技术的盐湖资源富集度检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于高光谱识别技术的盐湖资源富集度检测方法，其特征在于，包括： S1：获取盐湖的n个卤水区域的光谱检测结果，以及各个卤水区域目标元素的富集度；其中每个所述光谱检测结果包括多个时间段内光谱检测数据； S2：根据所述光谱检测数据计算各个卤水区域的特征向量Xi＝{Qq，q-1，Qq，q-2，...，Qq，z...，Qq，2，Qq，1}，其中q表示第q个时段，Xi表示第i个卤水区域的特征向量，Qq，z表示第q个时段与第z个时间段之间光谱检测数据的变化率，q、z、i属于正整数，且q＞z，i≤n； S3：按照预设的方法对各个所述特征向量进行标准化处理，得到标准数据集； S4：将所述标准数据集按照预设的比例分为训练数据集和测试数据集； S5：将所述训练数据集以及训练数据集对应卤水区域的各个目标元素的富集度输入至预设的SVM模型中，按照最优超参数训练所述预设的SVM模型； S6：通过所述测试数据集以及测试数据集对应卤水区域的各个目标元素的富集度对训练后的模型进行检测，当检测结果满足模型的训练要求时，得到目标模型； S7：获取待检测卤水区域的目标光谱检测结果，将所述目标光谱检测结果输入至预设的目标模型中，得到待检测卤水区域的目标元素的富集度； 所述按照预设的方法对各个所述特征向量进行标准化处理，得到标准数据集的步骤S3，包括： S301：提取每个所述特征向量中的极大值点和极小值点，并按照时间顺序排列得到极值序列； S302：利用三次样条插值函数拟合所述极值序列，得到上下包络线Xmaxt和Xmint；其中，t表示时间； S303：取上下包络线的均值记为包络线均值mt；其中， S304：将所述特征向量减去所述包络线均值，得到目标序列； S305：判断所述目标序列是否通过固有模态函数检验； S306：若通过检验，则将所述目标序列记为随机震荡函数，否则，将所述目标序列记为第一特征向量并重新计算目标序列直至得到所述随机震荡函数； S307：将所述特征向量减去所述第一特征向量，得到第二特征向量，重复得到多个随机震荡函数，直至计算的包络线对称并且包络线的均值为0，从而得到多个随机震荡函数； S308：将每个特征向量的随机震荡函数进行集合，从而得到每个特征向量对应的标准数据，进而得到由各个标准数据组成的标准数据集。

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