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龙图腾网获悉广西科技大学申请的专利一种基于近红外光谱分析的木材树种开集的模糊推理分类识别方法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：CN115331103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210975336.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于近红外光谱分析的木材树种开集的模糊推理分类识别方法是由赵鹏;李振宇设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于近红外光谱分析的木材树种开集的模糊推理分类识别方法在说明书摘要公布了：一种基于近红外光谱分析的木材树种开集的模糊推理分类识别方法，属于木材分类领域。为提高木材的识别精度、降低误判的发生。本发明对木材树种样本进行近红外光谱采集，得到木材树种样本近红外光谱数据进行PCA降维处理，得到降维处理后的木材树种样本近红外光谱数据划分为木材树种训练样本、木材树种测试样本；采用开集的模糊推理分类器训练木材树种训练样本，生成模糊规则；对木材树种测试样本执行开集的模糊推理分类识别判断；对于未知木材树种，首先得到的降维处理后的未知木材树种样本近红外光谱数据执行开集的模糊推理分类识别判断。本发明实现了“拒识”未知树种样本，提高了树种识别的准确率。

本发明授权一种基于近红外光谱分析的木材树种开集的模糊推理分类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近红外光谱分析的木材树种开集的模糊推理分类识别方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、对木材树种样本进行近红外光谱采集，得到木材树种样本近红外光谱数据； S2、对步骤S1采集到的木材树种样本近红外光谱数据进行PCA降维处理，得到降维处理后的木材树种样本近红外光谱数据； S3、将步骤S2降维处理后的木材树种样本近红外光谱数据划分为木材树种训练样本、木材树种测试样本； S4、采用开集的模糊推理分类器训练木材树种训练样本，生成模糊规则； S5、对木材树种测试样本执行开集的模糊推理分类识别判断； 步骤S5的具体实现方法包括如下步骤： S5.1、对于测试样本x，可知x＝x1,…,x4＝PC1,…,PC4，PC1,…,PC4表示降维处理后的木材树种样本近红外光谱数据的特征向量； S5.2、对于规则Rj，设定规则Rj的模糊集为Aji,i＝1,2,3,4；对于测试样本x＝PC1,…,PC4隶属于模糊集Aji的概率，计算公式为： 其中I,L,K,D表示PC1,…,PC4的模糊集数量；这4个概率互相独立，并且满足条件μj为样本的隶属度值； S5.3、计算对于规则Rj待识别样本隶属于规则Rj的概率为： 其中，CFj为置信系数； S5.4、定义测试样本隶属于某个树种类别的概率为 其中，Dj为类别，Ci为该规则对应的一个已知树种类别，max为最大值函数； S5.5、构建测试样本的广义基本概率分布转换算法GBPA，测试样本属于已知树种类别的GBPA定义为m{Ci}： 测试样本属于未知树种类别的GBPA定义为： S5.7、进行分类判断，根据给出判断结论，若取得最大值，将x判定为未知树种类别；否则，若m{Ci}取得最大值，将其判定为已知树种类别Ci，C为训练集中的已知树种类别总数； S6、对于未知木材树种，首先执行步骤S1-S2，对得到的降维处理后的未知木材树种样本近红外光谱数据执行步骤S5的开集的模糊推理分类识别判断。

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