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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利基于动态字典的X射线衍射谱稀疏重建方法及系统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：CN120496713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510985228.9，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于动态字典的X射线衍射谱稀疏重建方法及系统是由周锦华;董尧君;陶宇;杨希峰设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态字典的X射线衍射谱稀疏重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态字典的X射线衍射谱稀疏重建方法及系统，生成初始字典，对字典进行动态优化和更新，得到稀疏字典；基于稀疏字典选择X射线衍射扫描角度子集，构建观测矩阵，对观测过程进行编码，获取压缩采样后的X射线衍射投影数据；从获取的压缩采样后的X射线衍射投影数据中得到稀疏向量，得到重构谱。提高了稀疏表示的准确性。本发明提供了一种结合动态字典学习、压缩感知理论及深度学习的高通量XRD材料谱图解析方法，旨在提高新材料研发中晶体结构识别与相组成的分析效率和精度。

本发明授权基于动态字典的X射线衍射谱稀疏重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态字典的X射线衍射谱稀疏重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S01：生成初始字典，对字典进行动态优化和更新，得到稀疏字典；所述生成初始字典的方法包括： 通过生成器G将一个低维的随机潜在向量映射为一个与真实X射线衍射谱相似的生成谱，为谱点数，为潜在空间维度； 通过判别器D区分输入谱是来自真实数据分布还是由生成器G产生的，输出谱的真实性概率： ，为判别器网络的参数： 利用生成对抗网络对X射线衍射谱进行预训练，训练目标： ，其中，是1‑Lipschitz函数空间，是梯度惩罚系数，是真实谱分布，表示来自真实谱分布，是生成谱分布，表示来自生成谱，是真实谱与生成谱之间的线性插值分布，表示来自，是向量的欧几里得范数，表示熵，、、则表示分别将、以及分类为真实数据的概率，表示针对的梯度计算算子； 训练完成后，从生成器G中采样生成X射线衍射谱，选择生成X射线衍射谱作为初始字典的原子，其中为初始字典原子数； S02：基于稀疏字典选择X射线衍射扫描角度子集，构建观测矩阵，对观测过程进行编码，获取压缩采样后的X射线衍射投影数据； S03：从获取的压缩采样后的X射线衍射投影数据中得到稀疏向量，得到重构谱。

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