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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种仪器间的近红外深度神经网络模型转移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：CN115524306B 。

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：202211071574.9，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权一种仪器间的近红外深度神经网络模型转移方法是由谈爱玲;王鋆鑫;赵勇设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种仪器间的近红外深度神经网络模型转移方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种仪器间的近红外深度神经网络模型转移方法，包括用多台不同型号便携式可见近红外光谱仪测定待测物质的近红外光谱；将多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱的波长范围和分辨率统一；对多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱做预处理；对多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱划分数据集；开发主型号光谱仪的1D‑Inception‑Resnet定量网络；用不同从型号光谱仪数据调整主型号光谱仪的网络参数；使用不同从型号光谱仪数据验证校正模型；本发明可将主仪器的1D‑Inception‑Resnet网络模型校正转移到从光谱仪上，修复对从光谱仪采集光谱的预测。

本发明授权一种仪器间的近红外深度神经网络模型转移方法在权利要求书中公布了：1.一种仪器间的近红外深度神经网络模型转移方法，其特征在于：具体包括以下步骤： （1）用多台不同型号便携式可见近红外光谱仪测定待测物质的近红外光谱； （2）将多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱的波长范围和分辨率统一； （3）对多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱进行预处理； 所述步骤（3）中，对多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱进行线性映射，增强训练模型的鲁棒性； 所述步骤（3）中，对多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱进行标准正态变量变换SNV，来减小基线偏移； （4）对多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱划分数据集； （5）开发主型号光谱仪的1D-Inception-Resnet定量网络； 所述步骤（5）中，开发的1D-Inception-Resnet整体网络框架为： 序列输入层-卷积层-批标准化层-ELU激活函数- 卷积层-批标准化层-ELU激活函数-1D-Inception模块 -Residual模块-展平层-全连接层-softplus激活层 -全连接层-softplus激活层-全连接层-softplus激活层 -全连接层-回归层； 所述步骤（5）中，1D-Inception模块由4个卷积通路通过维度拼接层拼接构成： 通路1：卷积层-批标准化层-ELU激活函数 通路2：最大池化层-卷积层-批标准化层-ELU激活函数 通路3：卷积层-批标准化层-ELU激活函数-卷积层 -批标准化层-ELU激活函数 通路4：卷积层-批标准化层-ELU激活函数-卷积层 -批标准化层-ELU激活函数； （6）用不同从型号光谱仪数据调整主型号光谱仪的1D-Inception-Resnet定量网络的参数，而非从头开发； （7）使用不同从型号光谱仪数据验证校正模型。

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