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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种太平猴魁茶近红外光谱FS-SC半监督特征选择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：CN117115460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310921911.7，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种太平猴魁茶近红外光谱FS-SC半监督特征选择方法是由潘天红;陈支峰;田佳强;樊渊;吴琼;余晓峰设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种太平猴魁茶近红外光谱FS-SC半监督特征选择方法在说明书摘要公布了：本发明属于近红外光谱技术领域，涉及一种太平猴魁茶近红外光谱FS‑SC半监督特征选择方法。解决现有技术依靠少量有标签近红外光谱样本无法充分挖掘特征关键变量，而导致的校正模型预测能力性能差的问题；本发明的方法通过对有标签样本进行有监督FisherScore得分计算，对无标签样本进行无监督SilhouetteCoefficient得分计算，在有监督FisherScore得分和无监督SilhouetteCoefficient得分之间加一个权重因子，得到最后的半监督得分，将半监督得分进行排序，得分最高的便是所要选择得特征变量，用特征变量训练偏最小二乘法预测判别模型，简化了模型复杂度的同时提高泛化能力，能够改善模型精度，提高模型的鲁棒性能。

本发明授权一种太平猴魁茶近红外光谱FS-SC半监督特征选择方法在权利要求书中公布了：1.一种太平猴魁茶近红外光谱FS-SC半监督特征选择方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集太平猴魁茶的近红外光谱光强数据，形成太平猴魁茶的原始近红外光谱数据集，其中包含个近红外光谱数据样本，每个样本包含列特征变量； S2、采用标准正态变换对原始近红外光谱数据集进行预处理； S3、将预处理后的近红外光谱数据集随机划分为有标签样本、无标签样本，标签为：核心产区和非核心产区；有标签样本再按比例随机划分为校正集与测试集； S4、对有标签样本进行有监督FisherScore得分计算，对无标签样本进行无监督SilhouetteCoefficient得分计算，在有监督FisherScore得分和无监督SilhouetteCoefficient得分之间加一个权重因子，得到最后的半监督得分，将半监督得分进行排序，得分最高的便是所要选择的特征变量； 所述的在有监督FisherScore得分和无监督SilhouetteCoefficient得分之间加一个权重因子，得到最后的半监督得分的计算公式如下： 4 其中，final_scorei为半监督得分，为无标签样本的数目，为有标签样本中核心产区的样本数目，为有标签样本中非核心产区的样本数目；代表核心产区样本的第i个特征值，代表非核心产区样本的第i个特征值，代表第i个特征值的平均值；代表核心产区样本中第k个样本的第i个特征值，代表非核心产区样本中第k个样本的第i个特征值；代表第个样本的第个特征与其他簇其他样本该特征之间的平均最短距离，代表第个样本的第个特征与同簇其他样本该特征之间的平均最短距离，表示选择与中最大的值； S5、建立偏最小二乘法预测判别模型，用步骤S4得到的特征变量训练偏最小二乘法预测判别模型，再用校正集与测试集对模型进行校正与测试，最后用于对无标签样本进行预测。

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