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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;杭州市农业科学研究院;浙江农林大学申请的专利一种基于预测-校正双神经网络融合的谷物品质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：CN120473030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510973865.4，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于预测-校正双神经网络融合的谷物品质分析方法是由张郑芳;赵琳;陈伟锋;俞祥群;吴建国;石江设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预测-校正双神经网络融合的谷物品质分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于预测‑校正双神经网络融合的谷物品质分析方法，其包括构建标准样本数据集、构建光谱筛选方法、构建校正样本数据集、构建预测神经网络模型、构建校正神经网络模型以及品质成分评估。本申请通过预测神经网络和校正神经网络的双网络融合协同设计，有效解决了传统模型在小样本场景下过拟合、泛化能力弱等问题，提高了模型的稳定性和预测准确性。

本发明授权一种基于预测-校正双神经网络融合的谷物品质分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预测-校正双神经网络融合的谷物品质分析方法，其特征在于，所述基于预测-校正双神经网络融合的谷物品质分析方法包括： 1构建标准样本数据集：制备人工合成标准样本并记录各样本的成分数据，采用近红外光谱仪采集所述人工合成标准样本的近红外光谱数据，构建包含光谱数据与对应成分数据的标准样本数据集； 2构建光谱筛选方法：对所述标准样本数据集进行光谱与成分数据的相关性分析，并基于分析结果构建光谱筛选方法； 3构建校正样本数据集：制备谷物籽粒实际样本，采集各样本的近红外光谱数据，结合所述光谱筛选方法，通过SELECT算法筛选出校正样本；采用化学分析方法测定所述校正样本的品质成分组成，构建校正样本数据集； 4构建预测神经网络模型：利用所述标准样本数据集对预测神经网络模型进行训练，通过调整网络参数使模型输出的品质参数预测值与标准样本成分数据的均方误差收敛，完成预测神经网络模型的参数优化； 5构建校正神经网络模型：将所述预测神经网络模型对校正样本的光谱数据的预测结果与校正样本数据集的实测值进行偏差计算得到偏差数据，以所述偏差数据作为校正实测值，构建校正神经网络模型，通过调整网络参数使模型输出的校正预测值与所述校正实测值的均方误差收敛，完成校正神经网络模型的参数优化； 6品质成分评估：将待评估谷物籽粒样本采集近红外光谱数据，将该近红外光谱数据经所述光谱筛选方法处理后，同步输入训练完成的预测神经网络模型和校正神经网络模型，分别获取品质成分的预测值和校正值；通过对所述预测值与校正值进行融合，输出最终的谷物籽粒品质成分评估结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学;杭州市农业科学研究院;浙江农林大学，其通讯地址为：311000 浙江省杭州市下沙高教园区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。