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龙图腾网获悉湖南中烟工业有限责任公司申请的专利一种单料烟产区及部位识别方法、替代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：CN115876719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202111126846.6，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权一种单料烟产区及部位识别方法、替代方法及系统是由蔡佳校;孔波;伍毅子;庹苏行;马畛;李燕春;卢红兵;杨华武;刘金云;钟科军设计研发完成，并于2021-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种单料烟产区及部位识别方法、替代方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种单料烟产区及部位识别方法、替代方法及系统，其中产区及部位识别方法包括：将单料烟划分为多个品类并设置类标；构建训练集；基于训练集中近红外光谱构建近红外光谱矩阵并进行标准化处理，计算标准化近红外光谱矩阵X的协方差矩阵：计算协方差矩阵的特征值及特征向量并进行排序，取前k个特征值对应的特征向量组成降维矩阵W；将X*W及对应类标做为训练数据进行线性判别分析分类训练，得到单料烟产区及部位识别模型；基于单料烟产区及部位识别模型对待预测单料烟的产区及烟叶部位等级进行预测。可预测包含单料烟产区和烟叶部位等级信息的类标，实现单料烟产区及部位的准确识别，从而达到配方叶组中单料烟的准确、高效替代。

本发明授权一种单料烟产区及部位识别方法、替代方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种单料烟产区及部位识别方法，其特征在于，包括： 将单料烟根据产区、烟叶部位等级划分为多个品类，每个品类对应设置有包含产区及烟叶部位等级信息的类标； 获取若干包含各个品类的单料烟的近红外光谱及对应类标作为训练集； 基于训练集中的近红外光谱构建维度为n×p的近红外光谱矩阵，其中n为近红外光谱总数，p为近红外光谱维度； 将近红外光谱矩阵进行标准化处理，得到标准化近红外光谱矩阵； 计算标准化近红外光谱矩阵的协方差矩阵： 计算协方差矩阵的特征值及对应的特征向量； 将特征值及对应的特征向量进行递减排序，取前k个特征值对应的特征向量组成维度为p×k的降维矩阵W； 将trainX=X*W做为训练数据，并将对应的类标一起作为参数调用Matlab的ClassificationDiscriminant.fit函数，进行线性判别分析分类训练，得到单料烟产区及部位识别模型F； 基于单料烟产区及部位识别模型F对待预测单料烟的产区及烟叶部位等级进行预测：获取待预测单料烟的近红外光谱并进行标准化处理得到testX，调用Matlab的predict函数，得到预测类标C：C=predictF，testX*W； 所述类标包括整数部分和小数部分；整数部分表示单料烟的产区；小数部分取值范围为1-3，分别对应烟叶部位等级分为上部叶、中部叶和下部叶。

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