福建江夏学院陈冬英获国家专利权
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龙图腾网获悉福建江夏学院申请的专利基于近红外光谱特征和1D-VD-CNN的金银花产地溯源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：CN115184300B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210637425.8，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权基于近红外光谱特征和1D-VD-CNN的金银花产地溯源方法是由陈冬英;张子龙;张昊;黄淑燕;魏建崇;俞达设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于近红外光谱特征和1D-VD-CNN的金银花产地溯源方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于近红外光谱特征和1D‑VD‑CNN的金银花产地溯源方法，包括以下步骤：步骤S1:获取金银花近红外光谱数据，并预处理；步骤S2构建改进的1D‑VD‑CNN模型,并基于预处理后的金银花近红外光谱数据进行训练；步骤S3:根据训练后的1D‑VD‑CNN模型,对待测金银花进行产地溯源。本发明能够快速高精度的鉴别金银花产地。
本发明授权基于近红外光谱特征和1D-VD-CNN的金银花产地溯源方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近红外光谱特征和1D-VD-CNN的金银花产地溯源方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1:获取金银花近红外光谱数据，并预处理； 步骤S2构建改进的1D-VD-CNN模型,并基于预处理后的金银花近红外光谱数据进行训练； 步骤S3:根据训练后的1D-VD-CNN模型,对待测金银花进行产地溯源； 所述构建改进的1D-VD-CNN模型，具体为： 1将传统1D-CNN的隐含层分为两个部分--特征层和分类层； 2对特征层的设计转换为约束优化设计； 3分类层的设计，去掉全连接层，用多个卷积层替代； 所述约束优化设计包括学习能力设计和学习必要性设计，具体为： 1学习能力设计 引入一个值C： 其中，nconc为实际的卷积核大小，nfield为感受野大小，即特征图大小，且每个卷积层的C值都应该大等于16，即 2学习的必要性设计 根据第一个约束条件设计，加入若干维的卷积层，并与下采样结合，且顶层的感受野大小应该等于数据向量的大小。
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