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龙图腾网获悉中国检验认证集团河北有限公司申请的专利基于无监督域适应的跨设备品质参数检测模型构建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：CN121071497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511634026.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于无监督域适应的跨设备品质参数检测模型构建方法是由徐志彬;武治峰;张晓艳;左玉昊;赵金秋;赵义杰;罗汇丰;刘永娇;王斌;房立冬;宣楠;张欣欣;雷萌;邹亮设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无监督域适应的跨设备品质参数检测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于无监督域适应的跨设备品质参数检测模型构建方法。其包括：构建品质参数检测基本模型，并构建用于训练所述品质参数检测基本模型的训练数据集，利用训练数据集对品质参数检测基本模型进行模型训练时，至少基于无监督域适应的训练方法，并在模型训练后生成对应的品质参数检测目标模型；品质参数检测时，获取待检样品的待检近红外光谱数据，并将待检近红外光谱数据加载至品质参数检测目标模型，以利用品质参数检测目标模型预测输出所述待检样品的品质参数信息。本发明能有效解决因光谱仪差异导致模型跨设备应用时性能严重下降的技术瓶颈。

本发明授权基于无监督域适应的跨设备品质参数检测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督域适应的跨设备品质参数检测模型构建方法，其特征是，所述跨设备品质参数检测模型构建方法包括： 构建品质参数检测基本模型，并构建用于训练所述品质参数检测基本模型的训练数据集，其中， 所述训练数据集包括基于源域光谱仪制作的源域数据集以及基于目标域光谱仪制作的目标域数据集； 源域数据集包括若干源域训练样本，每个源域训练样本包括基于源域光谱仪对源域训练样品进行近红外光谱数据采集生成的源域训练近红外光谱数据以及表征源域训练样品对应品质参数的源域品质参数标签； 所述目标域数据集包括若干目标域训练样本，每个目标域训练样本包括基于目标域光谱仪对目标域训练样品进行近红外光谱数据采集生成的目标域训练近红外光谱数据； 利用训练数据集对品质参数检测基本模型进行模型训练时，至少基于无监督域适应的训练方法，并在模型训练后生成对应的品质参数检测目标模型； 品质参数检测时，获取待检样品的待检近红外光谱数据，并将待检近红外光谱数据加载至品质参数检测目标模型，以利用品质参数检测目标模型预测输出所述待检样品的品质参数信息； 所述品质参数检测基本模型至少包括特征提取网络、任务预测器、域判别器以及对齐处理模块，其中， 基于无监督域适应的训练方法进行模型训练时，在每一轮的模型训练中，包括前向传播阶段以及反向传播阶段，其中， 在每一轮模型训练的前向传播阶段，包括： 将源域训练样本、目标域训练样本按批次方式加载至特征提取网络，以由特征提取网络进行深度特征提取，并生成批次深度特征集，其中，批次深度特征集包括与每个源域训练样本内源域训练近红外光谱数据对应的源域深度特征，以及与每个目标域训练样本内目标域近红外光谱数据对应的目标域深度特征； 利用任务预测器对批次深度特征集进行任务预测，以生成批次品质参数预测集，同时，利用域判别器对批次深度特征集进行域判别，以生成批次域类别集，其中， 批次品质参数预测集包括与每个源域深度特征对应的源域品质参数预测值以及与每个目标域深度特征对应的目标域品质参数预测值； 所述批次域类别集包括与每个源域深度特征对应的源域类别信息以及与每个目标域深度特征对应的目标域类别信息； 基于当前的批次深度特征集以及批次品质参数预测集，对齐处理模块基于局部精对齐策略进行局部特征分布匹配处理，以经局部特征分布匹配处理后生成批次局部对齐特征集，其中， 所述批次局部对齐特征集包括若干局部对齐特征对，所述局部对齐特征对包括加权源域特征以及加权目标域特征， 加权源域特征的特征维度、加权目标域特征的特征维度与源域深度特征的特征维度以及目标域深度特征的特征维度相一致；基于局部精对齐策略进行局部特征分布匹配，并生成从批次局部对齐特征集时，在对齐处理模块内，至少包括依次进行的样本筛选处理以及特征选择处理，其中， 执行样本筛选处理时，基于当前批次所有源域训练样本的源域品质参数标签，对当前批次品质参数预测集内的目标域品质参数预测值进行筛选，以筛选得到若干与当前批次所有源域品质参数标签匹配的目标域品质参数预测值，且基于所有筛选得到的目标域品质参数预测值形成目标域筛选样本集，其中，每个筛选得到的目标域品质参数预测值形成目标域筛选样本集内的一个筛选样本； 执行特征选择处理时，获取目标域筛选样本集内每个筛选样本对应的目标域深度特征，并获取与所述筛选样本的目标深度特征匹配的源域深度特征； 将目标域深度特征以及与所述目标域深度特征匹配的源域深度特征进行加权对齐，以经加权对齐后分别生成加权目标域特征与及加权源域特征，并将生成的加权目标域特征与及加权源域特征作为一个局部对齐特征对。

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