合肥工业大学黄禅获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于物理引导神经网络的光谱仪光谱重构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：CN117058028B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311005104.7，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于物理引导神经网络的光谱仪光谱重构方法是由黄禅;刘焕文;张瀚元;周雷鸣;胡继刚设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于物理引导神经网络的光谱仪光谱重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理引导神经网络的光谱仪光谱重构方法，是将光谱仪测量模型融入到一个神经网络中，利用模型和神经网络的相互作用，随机初始化的网络参数的估计值可以由梯度下降法迭代获得，损失函数选择均方误差函数与全变分正则化项相结合，以实现对神经网络输出结果的约束；当迭代过程结束，神经网络的输出即为输入测量光谱对应的重构光谱。与传统的基于深度学习的光谱重构方法不同，本发明不需要数据集对网络进行训练，避免了数据采集所需的大量时间，且由于物理模型的引入，本发明还具有重构精度高、鲁棒性强等特点。
本发明授权一种基于物理引导神经网络的光谱仪光谱重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理引导神经网络的光谱仪光谱重构方法，其特征是，包括以下步骤： 步骤1，通过光谱仪采集线状谱光源的输出光，并得到线状谱后进行面积归一化处理，获得所述光谱仪对应的仪器函数b，从而得到光谱仪测量模型H； 步骤2，构建深度神经网络Rθ，并初始化Rθ中包含的网络参数θ，构建Rθ的损失函数L为均方误差函数MSELoss与全变分正则化项TV的加权和； 步骤3，获取光谱仪的测量光谱M并输入所述深度神经网络Rθ中进行处理，输出测量光谱M的估计重构光谱RθM；将估计重构光谱RθM带入光谱仪测量模型H中，并得到估计的测量光谱HRθM；通过损失函数L计算所述估计的测量光谱HRθM与真实的测量光谱M之间的损失值，并利用梯度下降法对网络参数θ进行迭代更新，直到满足迭代停止条件为止，从而获得优化后的网络参数θ*； 步骤4，将优化后的网络参数θ*带入深度神经网络Rθ中，得到物理引导神经网络Rθ*，用于建立测量光谱到重构光谱的映射关系，以实现对测量光谱的重构。
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