宁波臻宝科技有限公司陈硕获国家专利权
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龙图腾网获悉宁波臻宝科技有限公司申请的专利一种基于卷积神经网络可视化的智能光谱定量分析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：CN115586152B 。
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：202211282175.7，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权一种基于卷积神经网络可视化的智能光谱定量分析方法是由陈硕;朱姗姗;佟萌萌设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于卷积神经网络可视化的智能光谱定量分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于卷积神经网络可视化的智能光谱定量分析方法，解决了目前光谱智能分析方法缺乏客观定量评估，不能客观量化光谱数据中各特征峰对于不同类样本区分的贡献度的问题；S1：获得贡献度热图；S2：计算贡献权重，在光谱中，得到目标特征峰的半高宽，确定半高宽对应的波数范围；找到热度图中对应该波数的贡献值，将其作为分子；以所有特征峰的半高宽对应波数范围内的贡献值之和作为分母；分子除以分母得到目标特征峰对目标物最终分类结果的贡献权重。
本发明授权一种基于卷积神经网络可视化的智能光谱定量分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络可视化的智能光谱定量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获得贡献度热图，利用一维卷积神经网络获得分类结果的特征向量，基于梯度加权类映射方法的可视化，将每个特征向量上对于该分类结果的梯度全局平均值作为该特征向量的权重值，通过反向传播方法获得输入光谱对于该分类结果的激活强度分布，得到贡献度热图；S2：计算贡献权重，在光谱中，得到目标特征峰的半高宽，确定半高宽对应的波数范围；找到热度图中对应该波数的贡献值，将其作为分子；以所有特征峰的半高宽对应波数范围内的贡献值之和作为分母；分子除以分母得到目标特征峰对目标物最终分类结果的贡献权重；定量分析方法通过定量评估各特征峰的贡献度，分析寻找用于分类识别的潜在标志物。
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