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龙图腾网获悉浙江科技大学申请的专利一种结合指纹图谱与有限元分析的粮食残次品检测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：CN120448799B 。

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：202510934010.0，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种结合指纹图谱与有限元分析的粮食残次品检测方法是由班兆军;刘玲玲;高贻宙;罗玉枫设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合指纹图谱与有限元分析的粮食残次品检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合指纹图谱与有限元分析的粮食残次品检测方法，具体涉及粮食质量检测技术领域，包括以下步骤：通过指纹图谱和有限元模型提取粮食化学与物理特征，分别降维筛选得到关键特征向量；基于残次粮等级标签，计算互信息并进行跨模态分析，识别强依赖性特征组；结合特征稀疏性与稳定性评估，采用自适应筛选方法优化特征，最终构建粮食品质知识图谱，实现残次粮智能检测与品质评估；本发明通过特征稀疏性和特征稳定性评估，提升检测模型即粮食品质知识图谱的准确性，利用指纹图谱与有限元分析的多模态信息融合方法，结合互信息分析与动态特征筛选算法，构建了自动化的粮食残次品检测与识别机制，降低了对人工干预和经验判断的依赖。

本发明授权一种结合指纹图谱与有限元分析的粮食残次品检测方法在权利要求书中公布了：1.一种结合指纹图谱与有限元分析的粮食残次品检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 进行指纹图谱特征提取得到第一特征集，对有限元模型特征进行提取得到第二特征集； 分别对第一特征集和第二特征集进行特征降维，剔除冗余变量，得到化学模态特征集和物理模态集； 以残次粮等级为目标标签，计算化学模态特征集中各特征与目标标签的互信息，进行第一层降维，得到化学模态向量，计算物理模态集特征集中各特征与目标标签的互信息，同样进行第一层降维，得到物理模态向量； 在目标标签已知条件下，进行跨模态互信息分析，得到强依赖性特征组，同时进行特征稀疏性评估和特征稳定性评估，基于评估结果选择自动筛选残次粮关键特征的方式并对强依赖性特征组进行处理，最终构建以粮食品质、物理－化学指标为核心节点的粮食品质知识图谱用于对粮食残次品进行检测； 进行跨模态互信息分析指的是： 计算化学模态向量中每个特征与物理模态向量中每个特征之间的互信息值，形成一个nchem×nphys的MI矩阵，nchem和nphys分别指化学模态向量和物理模态向量中特征数量，然后识别出按照MI值降序排列，筛选出MI值超过预设百分位值对应的特征对进行保留，得到强依赖性特征组。

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