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龙图腾网获悉长沙学院申请的专利基于混合模型的夹层金纯度评估方法、装置、设备和介质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：CN121502310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610039657.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于混合模型的夹层金纯度评估方法、装置、设备和介质是由李建;唐远超;朱建国;李帆;龚儒健;江浩;彭胜;刘展毓;郭志宇设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合模型的夹层金纯度评估方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合模型的夹层金纯度评估方法、装置、设备和介质。所述方法包括：采集原始数据；将处理后的原始数据输入至混合模型中进行训练，得到训练后的混合模型；其中，所述混合模型包括依次连接的特征提取模块、加权融合单元和分类模块；采集待测黄金对应的第二脉冲涡流信号和第二补充特征；将所述第二脉冲涡流信号和第二补充特征输入至训练后的混合模型中，输出预测向量；将所述预测向量转换为独热码，通过所述独热码得到对应的待测黄金的编号。以解决现有分类混合模型无法适用于高掺假黄金纯度检测场景的问题，提高了掺假黄金纯度检测的分类精度，并拓宽分类混合模型在稀缺样品检测领域的适用范围。

本发明授权基于混合模型的夹层金纯度评估方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于混合模型的夹层金纯度评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：采集原始数据；其中，所述原始数据包括第一脉冲涡流信号和第一补充特征； 其中，所述第一脉冲涡流信号为脉冲涡流检测设备向测试黄金发送脉冲波形后，测试黄金感生出涡流，向所述脉冲涡流检测设备返回的信号； S2：将处理后的原始数据输入至混合模型中进行训练，得到训练后的混合模型；其中，所述混合模型包括依次连接的特征提取模块、加权融合单元和分类模块；其中，训练混合模型的具体步骤包括： S2.1：将处理后的原始数据输入至所述特征提取模块对应的初始模型中进行训练，得到训练后的初始模型，其中，所述初始模型至少包括输入层，隐藏层和分类层； S2.2：移除所述初始模型的分类层，得到所述特征提取模块； S2.3：将所述处理后的原始数据输入至所述特征提取模块中，得到时间序列特征数据； S2.4：将所述时间序列特征数据输入加权融合单元，得到优化后的时间序列特征数据； 其中，所述加权融合单元基于脉冲涡流信号的衰减物理特性，将所述时间序列特征数据划分为与衰减阶段对应的特征区间，对相应的特征区间进行加权融合； S2.5：将优化后的时间序列特征数据输入至分类模块中进行训练，得到训练后的分类模块； S2.6：依次连接所述特征提取模块的特征输出端、加权融合单元与训练后的分类模块的特征输入端，得到训练后的混合模型； S3：采集待测黄金对应的第二脉冲涡流信号和第二补充特征； S4：将所述第二脉冲涡流信号和第二补充特征输入至训练后的混合模型中，输出预测向量； S5：将所述预测向量转换为独热码，通过所述独热码得到对应的待测黄金的编号，所述编号用于反应黄金的纯度； 其中，所述第一补充特征与所述第二补充特征均包括采集脉冲涡流信号时的环境温度，以及脉冲涡流检测设备的探头温度、电源温度、散热片温度。

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