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龙图腾网获悉复旦大学;湖北江城实验室申请的专利一种微光谱仪的光谱重构优化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：CN116222775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211680398.9，技术领域涉及：G01J3/28；该发明授权一种微光谱仪的光谱重构优化方法是由吴小晗;陈彦涛设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微光谱仪的光谱重构优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于光探测器技术领域，具体为一种微光谱仪的光谱重构优化方法。本发明基于只包含具有不同光响应波长的光探测器阵列的微光谱仪，采用机器学习算法对未知光谱曲线进行重构。机器学习算法重构光谱的过程是：先建立器件的光响应电流与光谱特征值组成的数据库，然后搭建机器学习算法模型框架，通过训练建立光响应电流与光谱之间的映射关系，最后根据该映射关系以及器件对未知光谱的光响应电流来重构未知光谱。为了改善光谱重构精度，从多个不同电压提取光响应电流来增加数据库中的数据量，实验表明，本发明优化方法能够明显改善光谱重构精度。本发明可应用于高光谱成像和柔性电子等领域。

本发明授权一种微光谱仪的光谱重构优化方法在权利要求书中公布了：1.一种微光谱仪的光谱重构优化方法，其特征在于，基于光谱重构的机器学习算法，通过增加机器学习算法中数据库的数据量，实现高精度光谱重构；其中，所述微光谱仪，其结构只包含一系列表现出不同光响应截至波长的光探测器，或只有单个光探测器，该单个光探测器能够通过调节偏压应力或机械应力来改变该单个光探测器的光响应波长； 进行光谱重构的具体步骤为： （1）建立数据库：数据库包含光谱特征值和光探测器的光响应电流两部分，其中光谱特征值是通过采用高斯分布函数对光谱分峰，得到的半峰宽、峰位或峰高；光响应电流为数据库中增加的数据量，由每个具有不同光响应截至波长的光探测器，从多个不同电压下提取得到； （2）通过训练机器学习算法模型建立光响应电流和光谱之间的映射关系； （3）输入光探测器对待测光谱的光响应电流，根据光响应电流与光谱的映射关系来预测待测光谱的特征值； （4）将预测的待测光谱的特征值代入高斯分布函数，得到待测光谱曲线； 步骤（2）中所述机器学习算法模型，包含一个输入层，一个输出层和两个隐藏层网络；其中，输入层记为D1…Dn，代表每个光探测器的光响应电流，n为光探测器的数量；输出层记为S1…Sm，代表训练数据库中每个光谱的特征值，m为光谱数量；两个隐藏层网络分别记为A1…An1和B1…Bn2，即需采用逻辑回归模型训练机器学习算法模型，迭代计算出的值； 采用逻辑回归模型训练机器学习算法模型，建立输入层与输出层之间的映射关系，即建立器件的光响应电流与光谱之间的映射关系。

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