中检易兴元科技(北京)有限公司;厦门市帕兰提尔科技有限公司杜彪获国家专利权
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龙图腾网获悉中检易兴元科技(北京)有限公司;厦门市帕兰提尔科技有限公司申请的专利一种混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成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：CN120470287B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510948164.5，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法是由杜彪;唐河山;王家民;梁培;郝璐;唐河坤;周玉山;徐晓雯;何津;吴抒悦;李富柏设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及拉曼光谱领域，公开了一种混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，用于满足现代拉曼光谱分析技术对覆盖面广、种类齐全、质量可靠的混合物光谱数据的需求。包括基于浓度比例对各纯组分光谱进行加权线性组合生成初步混合物光谱；增强数据多样性；生成预测光谱；通过判别器的多层次特征对比与对抗训练优化生成器参数；匹配删除虚假峰，重建物理合理特征峰；动态调整特征峰强度，输出高保真光谱数据。本发明通过融合物理约束与深度学习，显著提升了生成光谱的峰位精度、强度一致性及噪声鲁棒性，支持复杂混合物在宽浓度范围内的定量分析，为拉曼光谱数据库构建及化学检测提供了高效解决方案。
本发明授权一种混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法在权利要求书中公布了：1.一种混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法，其特征在于，混合机器学习驱动的拉曼光谱非线性生成方法包括： 对各纯组分拉曼光谱按其浓度比例进行加权计算，提取特征峰信息并生成初步混合物光谱； 依据初步混合物光谱进行可控噪声注入、随机光谱掩码、数据镜像倒置或光谱片段移位操作，生成多样化增强数据； 将增强数据输入生成器，通过深度卷积神经网络与长短期记忆网络架构捕捉混合物光谱的非线性相互作用特征，生成预测光谱； 通过判别器对预测光谱与真实光谱进行多层次特征对比，输出判别结果以驱动生成器优化参数，得到生成光谱； 对生成光谱进行小波变换基线校正，并基于化学键振动频率匹配标准谱库，删除虚假峰并重建特征峰，得到去噪生成光谱； 依据去噪生成光谱得到浓度误差，结合模拟退火算法对特征峰强度进行梯度校正，输出物理合理的混合物拉曼光谱数据。
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