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龙图腾网获悉中检易兴元科技(北京)有限公司;厦门市帕兰提尔科技有限公司申请的专利基于孪生神经网络的拉曼光谱跨仪器转换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：CN120259698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510734552.3，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权基于孪生神经网络的拉曼光谱跨仪器转换方法及系统是由杜彪;唐河山;王家民;梁培;郝璐;唐河坤;周玉山;徐晓雯;何津;吴抒悦设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于孪生神经网络的拉曼光谱跨仪器转换方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于拉曼光谱技术领域，涉及一种基于孪生神经网络的拉曼光谱跨仪器转换方法及系统。其旨在解决现有的跨仪器转换方法中使得转换前后的光谱余弦相似度较低的问题。方法包括：获取至少一个原始光谱和一个目标光谱，并对其进行预处理；将预处理后的每一个原始光谱信息以及目标光谱信息中的每一项分别对应输入到孪生神经网络的一个子网络；特征提取模块对每一个子网络中的光谱信息进行特征提取；特征转换模块将提取后的每一个原始光谱信息均转换为目标光谱信息；生成对抗网络对目标光谱信息重建光谱，并对重建的光谱进行去噪处理。本发明转换后光谱的余弦相似度超过98%，光谱特征几乎无损，而且设备执行速度较快，可直接部署于便携式仪器中。

本发明授权基于孪生神经网络的拉曼光谱跨仪器转换方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生神经网络的拉曼光谱跨仪器转换方法，其特征在于，包括： 获取至少一个原始光谱和一个目标光谱，并对其进行预处理； 将预处理后的每一个所述原始光谱信息以及所述目标光谱信息中的每一项分别对应输入到所述孪生神经网络的一个子网络中； 特征提取模块对每一个所述子网络中的光谱信息进行特征提取； 特征转换模块将提取后的每一个所述原始光谱信息均转换为目标光谱信息； 生成对抗网络对所述目标光谱信息重建光谱，并对重建的光谱进行去噪处理； 所述对每一个所述子网络中的光谱信息进行特征提取的步骤，包括： 将每一个所述子网络中的光谱信息映射到一个低维特征空间，得到多个特征向量； 计算每一个原始光谱对应的特征向量与目标光谱对应的特征向量之间的欧几里得距离； 根据欧几里得距离，判断原始光谱和目标光谱的相似性； 提取原始光谱和目标光谱的特征值，得到每一个原始光谱对应的特征矩阵以及目标光谱对应的特征矩阵； 所述生成对抗网络包括编码器和解码器，所述生成对抗网络将转换后的光谱信息重建光谱的步骤，包括： 所述编码器将每一个转换后得到的目标特征矩阵映射到一个更高维的特征空间，得到潜在变量的参数Z，并将潜在变量z表达为公式； 其中，，为输出潜在变量的均值，为输出潜在变量的标准差，代表正态分布，为单位矩阵； 所述解码器从潜在空间重构数据，将潜在变量z映射回目标光谱数据空间，并重建光谱。

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