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龙图腾网获悉沈阳隆基电磁科技股份有限公司申请的专利一种光谱重叠峰分解方法、装置、设备及介质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：CN120971470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511488346.5，技术领域涉及：G01N23/207；该发明授权一种光谱重叠峰分解方法、装置、设备及介质是由李朝朋;钟宵;张承臣;史玉林;周林娜;王兰豪;朱震宇设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光谱重叠峰分解方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种光谱重叠峰分解方法、装置、设备及介质，该方法包括：对X射线荧光光谱，通过带自适应参数更新策略的粒子群优化算法APU‑PSO进行全局搜索，获取高斯混合模型GMM的初始参数，该初始参数包括重叠峰中各高斯特征峰的峰位、方差及各子峰占总峰面积的权重，且GMM将重叠峰建模为多个高斯特征峰的叠加；基于该初始参数，通过最大期望算法EM对GMM的参数进行迭代优化，得到各高斯特征峰的最优参数，进而确定包含各高斯特征峰峰位、方差及各子峰占总峰面积权重的最优参数集。本申请能够有效提升X射线荧光光谱重叠峰分解的精确度和可靠性。

本发明授权一种光谱重叠峰分解方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种光谱重叠峰分解方法，其特征在于，所述方法包括： 针对X射线荧光光谱，通过带自适应参数更新策略的粒子群优化算法APU-PSO进行全局搜索，获取高斯混合模型GMM的初始参数；其中，所述初始参数表征通过全局搜索得到的全局最优位置，所述初始参数包括重叠峰中各高斯特征峰的峰位、方差及各子峰占总峰面积的权重，所述高斯特征峰表征所述X射线荧光光谱中的特征峰，所述高斯混合模型用于将所述X射线荧光光谱中的重叠峰建模为多个高斯特征峰的叠加； 基于所述初始参数，通过最大期望算法EM对所述高斯混合模型的参数进行迭代优化处理，得到各高斯特征峰的最优参数； 基于所述各高斯特征峰的最优参数确定最优参数集；其中，所述最优参数集包括各高斯特征峰的峰位、方差及各子峰占总峰面积的权重； 所述粒子群优化算法APU-PSO的参数设置包括：粒子种群规模P=50，所述粒子搜索空间维度对应重叠峰的参数，重叠峰中各高斯特征峰的峰位以表示，方差以表示，各子峰占总峰面积的权重以表示，每个粒子的位置代表特征峰的峰位置、方差以及各个子峰占总峰面积的权重；最大迭代次数Max_iter=50；最大惯性权重wmax=0.9，最小惯性权重wmin=0.4；最大个体学习因子和最大社会学习因子设置为2；最小个体学习因子和最小社会学习因子设置为0.5；粒子最大速度为Vmax为5，最小速度为Vmin为-5； 所述通过带自适应参数更新策略的粒子群优化算法APU-PSO进行全局搜索，获取高斯混合模型GMM的初始参数，包括： 随机初始化生成粒子位置和粒子速度，基于对数似然函数计算每个粒子的适应度值，将初始粒子位置设为个体历史最优值Pbest，对粒子适应度值排序后，选择最大适应度值对应的粒子位置作为初始全局最优位置gbest； 按特定公式自适应调整惯性权重w，当粒子群适应度值趋于一致时增加惯性权重以跳出局部最优，当粒子群分散时减小惯性权重以加快寻优速度； 自适应更新个体学习因子c1和社会学习因子c2以实现因子随迭代过程动态变化； 更新粒子的速度和位置，并计算更新后各粒子的适应度值，基于更新后各粒子的适应度值更新个体最优位置Pbest和全局最优位置gbest； 当迭代次数达到设定的最大迭代次数时，输出全局最优位置gbest，全局最优位置gbest对应X射线荧光光谱重叠峰中各个高斯特征峰的峰位、方差和各子峰占总峰面积的权重； 完整数据的对数似然函数为： ； 其中，Y表示所述完整数据，所述完整数据为训练输出样本集，N表示训练集样本数量，表示所述完整数据的似然函数，Zim表示第个i光谱数据点属于第m个高斯特征峰的概率，每一个数据点来源于k个高斯特征峰的概率总和为1，即； 所述惯性权重w： ； 其中，f表示当前粒子的适应度值，favg表示粒子群的平均适应度值，fmin表示粒子群的最小适应度值； 所述个体学习因子c1和社会学习因子c2通过以下方式进行自适应更新： ； 其中，c1max表示最大个体学习因子，c1min表示最小个体学习因子，c2max表示最大社会学习因子，c2min表示最小社会学习因子，iter表示迭代次数； 所述粒子的速度和位置通过以下方式进行更新： ； ； 其中，为第i个粒子在第iter+1次迭代次数的速度；为第i个粒子在第iter次迭代次数的速度；为第i个粒子在第iter+1次迭代次数的位置；为第i个粒子在第iter次迭代次数的位置；为第i个粒子到第iter次迭代次数为止搜索到的个体最优位置；为第i个粒子到第iter次迭代次数为止搜索到的全局最优位置；r1和r2为[0,1]中的随机数。

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