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龙图腾网获悉济南大学申请的专利一种水泥及其基材料元素含量非直接测度方法和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：CN115409826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211134493.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种水泥及其基材料元素含量非直接测度方法和系统是由王琳;袁健峰;韩瑞琪;吴旭;杨波设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水泥及其基材料元素含量非直接测度方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水泥及其基材料元素含量非直接测度方法及系统；其中所述方法，包括：采集检测对象的微观结构图像和元素面扫描图像；所述检测对象为水泥或水泥基材料；使用采集到的数据，制作数据集；构建神经网络，并用数据集对网络进行训练；所述神经网络，是一种针对水泥的像素点或体素点级别的元素含量进行预测的网络模型；采集待测对象的微观结构数据，将待测对象的微观结构数据输入到训练后的神经网络中，得到初步预测结果；对初步预测结果进行采样，得到待测对象对应的元素面扫描或元素三维体的预测结果。

本发明授权一种水泥及其基材料元素含量非直接测度方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种水泥及其基材料元素含量非直接测度方法，其特征是，包括： 采集检测对象的微观结构图像和元素面扫描图像；所述检测对象为水泥或水泥基材料；使用采集到的数据，制作数据集； 构建神经网络，并用数据集对网络进行训练；所述神经网络，是一种针对水泥的像素点或体素点级别的元素含量进行预测的网络模型； 采集待测对象的微观结构数据，将待测对象的微观结构数据输入到训练后的神经网络中，得到初步预测结果； 对初步预测结果进行采样，得到待测对象对应的元素面扫描或体扫描的预测结果； 构建神经网络，并用数据集对网络进行训练，包括： 构建神经网络，所述神经网络，包括依次连接的特征提取模块和概率建模模块； 神经网络构建完成后，采用数据集，选择对数似然损失函数，利用反向传播来对神经网络进行训练； 所述特征提取模块，是指对所输入的水泥数据进行特征提取的神经网络，所述特征提取模块，是全连接网络，二维卷积神经网络或三维卷积神经网络任选其一，对于二维卷积神经网络或三维卷积神经网络来说，最后将得到的特征图展开，变成一维向量； 所述概率建模模块，是指一个包含多个并列全连接分支的输出层，每个全连接分支仅有一个全连接层； 所述多个并列全连接分支的输出层，具体构建步骤包括： 选定核函数；所述核函数，包括但不限于高斯函数、拉普拉斯函数等，不同核函数包括不同数量的参数，每个核函数的参数数量记为N，全连接分支的个数设为N+1；其中，核函数的选择原则是基于在所求解问题中，目标问题所遵循的概率分布的形式； 设置核函数的个数为M个，每个全连接分支的神经元个数也为M个；第一个全连接分支的输出结果是M个核函数的权重，，···，，第二个全连接分支的输出结果是所有M个核函数的参数，，···，，依次类推，第N+1个全连接分支的输出结果是所有M个核函数的参数，，···，。

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