买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于稳定学习的激光诱导击穿光谱氯元素分析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：CN115579075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211279614.9，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于稳定学习的激光诱导击穿光谱氯元素分析方法及系统是由饶云飞;俞进设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稳定学习的激光诱导击穿光谱氯元素分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于稳定学习的激光诱导击穿光谱氯元素分析方法及系统，包括：初始阶段包括：S1.1、样品制备；S1.2、光谱采集；S1.3、光谱预处理；S1.4、光谱正则化；模型训练阶段包括：S2.1、光谱特征选择；S2.2、去光谱特征相关的样品权重矢量计算；S2.3、使用特征去相关性样品权重矢量的稳定学习范式机器学习回归模型训练，模型测试阶段包括：S3.1、模型测试。通过以氯元素发射线为基准的光谱特征选择和全局优化算法，计算优化光谱特征去相关性的样品权重，并在学习回归模型的训练中使用光谱特征去相关性的样品权重，对损失函数进行针对样品的加权平均，消除特征间的相关性，提高了模型的可解释性和稳定性。

本发明授权基于稳定学习的激光诱导击穿光谱氯元素分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于稳定学习的激光诱导击穿光谱氯元素分析方法，其特征在于，包括初始阶段、模型训练阶段以及模型测试阶段； 初始阶段包括： S1.1、样品制备：制备多个含氯化合物的样品，多个样品的氯元素含量呈现梯度分布，并作为样品的标签，所得样品中随机区分训练样品和测试样品，建立训练样品集和测试样品集，训练样品集包括m1个训练样品，测试样品集包括m2个测试样品； S1.2、光谱采集：使用激光诱导击穿光谱法对每一个样品进行多次重复测量，采集所有样品的原始重复光谱； S1.3、光谱预处理：对所有样品的全部原始重复光谱分别进行预处理，得到所有样品的预处理重复光谱，形成训练样品预处理重复光谱集和测试样品预处理重复光谱集； S1.4、光谱正则化：训练样品预处理重复光谱集和测试样品预处理重复光谱集分别进行针对一给定光谱通道的正则化处理，训练样品预处理重复光谱集先进行运算，所获得的正则化参数以光谱通道一一对应的形式传递给测试样品预处理重复光谱集，测试样品预处理重复光谱集按照这些参数进行正则化运算，分别获得训练样品正则化预处理重复光谱集和测试样品正则化预处理重复光谱集； 模型训练阶段包括： S2.1、光谱特征选择：针对训练样品正则化预处理重复光谱集，对每一个光谱通道的重要性进行计算，使用相关性数据分析算法，计算一给定通道的所有光谱强度和与之对应样品的标签氯含量的相关性，按各通道与氯元素含量的相关性，将光谱通道进行从高相关到低相关的排列，选择排序在氯发射线相关通道中的相关性最高通道之后的n个光谱通道，作为特征光谱通道； S2.2、去光谱特征相关的样品权重矢量计算：在只保留特征光谱通道的训练样品正则化预处理重复光谱集中，进行每一个样品的针对其正则化预处理重复光谱的平均计算，得每一样品的平均正则化预处理光谱，平均正则化预处理光谱针对训练样品集进行二次正则化，引入一个m1维的样品权重矢量，对每一训练样品的n个平均二次正则化预处理光谱特征统一加权，计算样品加权光谱特征相关性，引入评价函数进行相关性表征，使用全局优化算法，循环迭代样品权重矢量，使评价函数值降低至最小值或迭代次数达到预设值，获优化的样品权重矢量； S2.3、使用特征去相关性样品权重矢量的、稳定学习范式机器学习回归模型训练：使用训练样品的正则化预处理重复光谱集作为输入变量，协同其样品标签氯元素含量，在稳定学习的范式下进行监督学习，使用样品权重矢量对训练过程中的单一输入光谱的损失函数进行以样品为对象的加权，然后所有单一光谱损失函数加权平均，得出模型损失函数，模型参数循环迭代，加权平均的损失函数梯度下降，直至预期值，模型训练终止，输出模型定标性能参量； 模型测试阶段包括： S3.1、模型测试：使用测试样品正则化预处理重复光谱集作为输入变量，通过S2.3中训练所得模型，预测所对应的氯元素含量，与样品标签氯元素含量进行比较，计算模型预测性能参量； 未知物质在采用相同的方法制备样品、相同的方法进行实验、相同的光谱预处理以及相同的光谱正则化的条件下，使用模型对未知物质的氯元素含量进行预测，所得结果的性能由上述模型预测性能参数来估算。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。