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龙图腾网获悉合肥大学申请的专利粮食多组分解耦预测方法、建模方法、设备及存储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：CN121615512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610114118.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权粮食多组分解耦预测方法、建模方法、设备及存储介质是由刘伟;周欣然;刘长虹;郑磊设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本粮食多组分解耦预测方法、建模方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种粮食多组分解耦预测方法、建模方法、设备及存储介质。所述建模方法包括：提供训练数据库；提取特征库；进行副回路模型的训练，并输出第一组分预测结果；进行主回路模型的训练；迭代训练副回路模型和主回路模型，得到粮食多组分解耦预测模型。本发明不仅对光谱反射值进行校正，还构建了基于第一组分状态的闭环预测机制，并对波段进行动态筛选，建立主副回路的内外双闭环串级架构，不断调整参数并更新特征库，从而实现系统性抑制干扰信号并强化第二组分本征特征，引入可解释性特征筛选机制，实时评估各波段的重要性，实现数据驱动模型与光谱物理先验的结合，避免模型在训练过程中依赖捷径特征而造成泛化性能下降的问题。

本发明授权粮食多组分解耦预测方法、建模方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于串级光谱特征的粮食多组分解耦预测建模方法，其特征在于，包括： 提供训练数据库，所述训练数据库包括目标粮食的光谱数据、第一组分含量标定值和第二组分含量标定值，其中第一组分和第二组分的组合包括水分与蛋白质的组合、油脂与淀粉的组合、水分与面筋的组合中的任意一种； 提取所述光谱数据中与第一组分含量具有模型预测强关联性的第一波段集合作为第一组分特征库，与第二组分含量具有模型预测强关联性的第二波段集合作为第二组分特征库； 以所述第一组分特征库作为输入，所述第一组分含量标定值作为标签，采用机器学习方法进行副回路模型的训练，并输出第一组分预测结果； 以所述第一组分预测结果、第二组分特征库作为联合输入，以所述第二组分含量标定值作为标签，采用机器学习方法进行主回路模型的训练； 迭代训练所述副回路模型和主回路模型，以得到的副回路模型、主回路模型以及第一波段集合和第二波段集合的索引的组合作为粮食多组分解耦预测模型；其中，在迭代过程中采用参数自动寻优算法调整所述第一波段集合和第二波段集合，以使对第一组分敏感的波段的特征贡献度在迭代过程中逐渐下降，而对第二组分敏感的波段的特征贡献度逐渐强化。

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