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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于改进粒子群算法的热红外高光谱特征波段选择方法及系统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：CN117253557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202311268859.6，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于改进粒子群算法的热红外高光谱特征波段选择方法及系统是由曹丽琴;高琳;钟燕飞;李治江设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进粒子群算法的热红外高光谱特征波段选择方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进粒子群算法的热红外高光谱特征波段选择方法，包括以下步骤：步骤1，制备混盐矿样品，并采集混盐矿样品的高光谱发射率波谱，测量所述混盐矿样品中多种混盐矿物质各自的质量含量百分比，作为用于选择特征波段和进行含量预测的数据集；步骤2，将步骤1中的数据集作为输入，基于改进的粒子群算法建立混盐矿中各物质特征波段组合及对应含量预测的预测模型；步骤3，基于所述步骤2中的预测模型，对未知混盐矿中各物质特征波段组合及对应含量进行预测，采集该混盐矿物质含量百分比并进行结果验证。本发明的优点为：改进的粒子群算法不需要人为调整算法的参数，且得到的波段组合预测结果稳定。

本发明授权基于改进粒子群算法的热红外高光谱特征波段选择方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进粒子群算法的热红外高光谱特征波段选择方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，制备混盐矿样品，并采集混盐矿样品的高光谱发射率波谱，测量所述混盐矿样品中多种混盐矿物质各自的质量含量百分比，作为用于选择特征波段和进行含量预测建模的数据集； 步骤2，将步骤1中的数据集作为输入，基于改进的粒子群算法建立混盐矿中各物质特征波段组合及对应含量预测的预测模型；所述改进的粒子群算法具体为： 将数据集作为改进的粒子群算法的输入，具体地，首先，随机生成一定数量S的粒子作为初始群体，并为每个粒子随机初始化一个速度，每个粒子代表一种可能的发射率波段组合，每个组合的每个数值对应一个波段，波段组合的大小，即特征波段数目是作为输入参数提前设置的，这些粒子的初始位置在波段组合空间中随机分布；对于每个粒子，计算其适应度值，使用偏最小二乘法PLSR回归预测得到结果与步骤1中真实含量的RMSE值倒数作为适应度函数，在每轮迭代中，个体都可以根据适应度函数得到自己的适应值； 为使个体可以自适应迭代，设定以下3个指标： 其中，衡量当前个体与自身最佳结果之间的差距，衡量当前个体与群体最佳结果之间的差距，表示个体的最佳结果与群体最佳结果之间的差距，score为适应度，score越大意味着当前个体的波段组合越好，任何粒子在任何时候都可以获得它的当前得分，它过去最好的得分，还有群体迄今为止最好的得分； 步骤3，基于所述步骤2中的预测模型，对未知混盐矿中各物质特征波段组合及对应含量进行预测，采集该混盐矿物质含量百分比并进行结果验证。

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