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龙图腾网获悉长春长光辰英生物科学仪器有限公司申请的专利一种利用stacking集成学习模型对拉曼光谱进行分类的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：CN115862007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211521853.0，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种利用stacking集成学习模型对拉曼光谱进行分类的方法是由刘坤香;刘博;尚林东;王钰;李备设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用stacking集成学习模型对拉曼光谱进行分类的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种利用stacking集成学习模型对拉曼光谱进行分类的方法，包括：通过数据分割与合并，将不同数据集的拉曼数据划分成5个数据集,对所述5个数据集进行第一层基础模型的交叉验证；得到所述5个数据集的预测结果；构建成新的特征数据集；将所述新的特征数据集输入第二层元模型，得到针对所述5个数据集的最优的两层集成学习模型，完成最终预测，本发明可以充分利用拉曼光谱的所有特征，大大提高了拉曼光谱数据的利用率；整合了不同识别模型算法的优势，是一个稳定的光谱识别模型；利用改进的stacking集成学习模型构建针对不同数据集的光谱识别模型实现拉曼光谱的物质准确分类。

本发明授权一种利用stacking集成学习模型对拉曼光谱进行分类的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用stacking集成学习模型对拉曼光谱进行分类的方法，包括： 步骤一、通过数据分割与合并，将一个拉曼光谱数据集划分成5个数据集,所述5个数据集分别是； ①完整数据集：将400-3800cm-1光谱范围内的光谱数据作为一个数据集，即完整光谱；并进行光谱预处理； ②指纹区数据集：将800-1800cm-1光谱范围内的光谱数据作为一个数据集；并进行光谱预处理； ③高波数区数据集：将2800-3800cm-1光谱范围内的光谱数据作为一个数据集；并进行光谱预处理； ④背景数据集：保留了去基线算法中去除的光谱背景，将其作为一个新的数据集；按照去宇宙射线、滤波、去背景流程作预处理，然后利用去背景前的数据减去去背景后的数据得到光谱背景数据，再进行归一化； ⑤集成数据集：将前4个数据集合并成一个包含所有信息的数据集； 步骤二、对所述5个数据集进行第一层基础模型的模型选择；所述模型选择包括： ①将所述5个数据集利用交叉验证划分训练集和测试集； ②在训练集中训练不同分类模型； ③利用训练后的不同分类模型对测试集进行预测； 即将所述5个数据集输入不同的分类模型，利用不同的机器学习或深度学习算法，对所述5个数据集中的每个数据集，均进行不同的分类模型训练，而后进行预测； 步骤三、所述5个数据集中的每个数据集选择一个最优的分类模型作为保留，进而得到5个最优模型；完成步骤二中所有的交叉验证的分类模型训练和预测后，还将得到所述5个数据集的预测结果； 步骤四、通过所述5个最优模型对所述5个数据集的预测结果进行合并，完成新特征集成，构建成新的特征数据集； 步骤五、将所述新的特征数据集输入第二层元模型，再次利用不同的分类模型对新的特征数据集进行训练和预测，并比较不同模型的结果； 即，将所述新的特征数据集分别输入到不同的分类模型中； 步骤六、完成步骤五的所有比较后，挑选出第二层元模型的最优元模型结果； 步骤七、这样就得到了针对所述5个数据集的最优的两层集成学习模型，完成最终预测。

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