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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于机器学习的地质样品成分识别与异常检测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：CN121068531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511605748.9，技术领域涉及：G01N21/3563；该发明授权一种基于机器学习的地质样品成分识别与异常检测系统是由李江峰;亢凯民;柳昆鹏;梁明智;丁小华;李小双;代伟设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的地质样品成分识别与异常检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的地质样品成分识别与异常检测系统，涉及地质样品成分识别与检测技术领域，先由射线荧光能谱计算康普顿与瑞利散射强度比，得到有效原子序及其不确定度；再对短波红外光谱进行连续统移除，提取铝羟基吸收带深度与带形非对称度，并以斜率表征粒度，训练单调样条获得黏土比例估计；依据端元集合与原子序表求得理论原子序及不确定度，与测量侧合成为统一尺度，得到跨模态不一致指数。以状态量与该指数为目标自适应优化采集与复测，并执行一致性约束解混与异常判定。本发明能够在复杂工况下进行高精度识别与异常判定。

本发明授权一种基于机器学习的地质样品成分识别与异常检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的地质样品成分识别与异常检测系统，其特征在于，包括： 光谱获取模块，用于获取地质样品的射线荧光能谱和短波红外反射光谱； 原子序计量模块，用于基于射线荧光能谱计算康普顿散射峰与瑞利散射峰的积分强度比，并根据积分强度比得到实测值和测量不确定度； 带参粒度提取模块，用于对短波红外反射光谱进行连续统移除，得到含羟基铝键吸收带的深度和带形非对称度，根据短波红外反射光谱的斜率，得到粒度代理量； 黏土比例拟合模块，用于对含羟基铝键吸收带的深度、带形非对称度和粒度代理量进行单调样条回归拟合，得到黏土比例估计值； 端元权重计算模块，用于根据黏土比例估计值与粒度代理量构造端元混合权重，并通过端元原子序表得到预测值和预测不确定度； 跨模不一致模块，用于基于实测值与测量不确定度计算合成不确定度，并根据合成不确定度、预测值和预测不确定度计算跨模态不一致指数； 优化模块，用于基于粒度代理量、含羟基铝键吸收带的深度、带形非对称度与合成不确定度进行采集与融合方案的设计，并将跨模态不一致指数作为优化目标，得到优化后的跨模态不一致指数； 成分解混模块，用于基于优化后的跨模态不一致指数对短波红外反射光谱进行成分解混与异常判定； 对短波红外反射光谱进行连续统移除，得到含羟基铝键吸收带的深度和带形非对称度，根据短波红外反射光谱的斜率，得到粒度代理量，包括： 通过相邻差分获得短波红外反射光谱的反射率随波长变化序列的一阶与二阶导数的离散近似； 将一阶导数由负转正且二阶导数为正的局部最小点作为含羟基铝键吸收带中心候选点； 根据含羟基铝键吸收带中心候选点生成处理窗口； 在处理窗口内，通过多项式拟合连接处理窗口两端的反射率极值点形成连续统基线； 将处理窗口内的原始反射率除以对应波段的基线反射率，得到连续统移除光谱； 根据连续统基线与连续统移除光谱在处理窗口中心处反射率的差值，得到含羟基铝键吸收带的深度； 计算处理窗口的左边界至中心的积分面积和窗口的右边界至中心的积分面积，根据所述两个面积的比值得到含羟基铝键吸收带的带形非对称度； 在处理窗口内，通过最小二乘法计算反射率关于波长的斜率，并将斜率作为粒度代理量； 对含羟基铝键吸收带的深度、带形非对称度和粒度代理量进行单调样条回归拟合，得到黏土比例估计值，包括： 通过实验测定标样集中每个样品的实际黏土比例，并对样品的短波红外反射光谱进行连续统移除与光谱斜率计算，得到含羟基铝键吸收带的深度、带形非对称度和粒度代理量； 对标样集中每个标样的含羟基铝键吸收带的深度、带形非对称度和粒度代理量进行异常标样剔除和归一化处理； 构建以标样集的实际黏土比例为因变量，以标样集的含羟基铝键吸收带的深度、带形非对称度为自变量，以标样集的粒度代理量为调节自变量的单调样条映射模型，并在模型中对含羟基铝键吸收带的深度与带形非对称度施加非负导数的单调性约束； 将黏土比例估计值与标样的实际黏土比例值的残差最小化平方误差作为目标训练模型参数，并通过交叉验证选择样条结点数量与惩罚强度； 通过训练残差的分布检验模型是否违反单调性约束，若存在局部违背则自动调整结点密度并重新训练直至满足单调性约束； 对地质样品的含羟基铝键吸收带的深度、带形非对称度和粒度代理量进行归一化处理，并输入单调样条映射模型，得到黏土比例估计值； 基于实测值与测量不确定度计算合成不确定度，并根据合成不确定度、预测值和预测不确定度计算跨模态不一致指数，包括： 将有效原子序测量不确定度的平方与理论原子序预测不确定度的平方相加，对求和结果取算术平方根，得到合成不确定度； 基于合成不确定度对有效原子序的实测值与理论原子序的预测值的差值进行归一化处理，得到跨模态不一致指数； 对当前样品进行自助再抽样以构建经验空分布，并根据跨模态不一致指数在经验空分布中的超越比例得到显著性评分； 根据当前批次样品的显著性评分确定自适应分位阈值。

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