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龙图腾网获悉钢研纳克检测技术股份有限公司申请的专利基于原子发射光谱的自适应特征谱线筛选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：CN115420714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211049465.7，技术领域涉及：G01N21/62；该发明授权基于原子发射光谱的自适应特征谱线筛选方法及系统是由刘佳;崔飞鹏;李晓鹏;刘灵;史宏伟;郭飞飞;赵迎;沈学静;王海舟设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于原子发射光谱的自适应特征谱线筛选方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于原子发射光谱的自适应特征谱线筛选方法及系统，方法包括：基于光谱数据集，采用设定的特征筛选优化方法进行若干优化轮次的特征筛选，获取每轮特征筛选的初始化光谱数据集及初始化光谱数据集对应的初始化特征种群基因；基于初始化光谱数据集和初始化特征种群基因，通过设定的分析方法、适应度函数以及遗传算法的迭代获取每轮的最优特征种群基因；当若干优化轮次达到设定优化轮次，获取优化光谱特征信息集合；对优化光谱特征信息集合进行组合统计以及判别分析，完成自适应特征谱线的筛选。本发明可高效且自动化的在复杂的原子发射光谱中筛选出与分析需求相适应的特征谱线，保证了筛选特征谱线的有效性和准确性。

本发明授权基于原子发射光谱的自适应特征谱线筛选方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于原子发射光谱的自适应特征谱线筛选方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于待分析试样的原始光谱信号，确定光谱数据集； 采用设定的特征筛选优化方法对所述光谱数据集进行若干优化轮次的特征筛选，获取每轮特征筛选的初始化光谱数据集及所述初始化光谱数据集对应的初始化特征种群基因；包括： 对所述光谱数据集进行若干优化轮次的特征筛选，每轮特征筛选从所述光谱数据集中选择部分或全部光谱信息，得到所述初始化光谱数据集； 基于光谱特性，对所述初始化光谱数据集中的光谱信息进行编码，得到未初始化的特征种群基因，基于所述未初始化的特征种群基因，确定所述初始化特征种群基因； 基于所述初始化光谱数据集和所述初始化特征种群基因，通过设定的分析方法、适应度函数以及遗传算法的迭代获取每轮的最优特征种群基因；包括： 根据分析需求，选择相应的分析方法作为设定的分析方法，所述设定的分析方法基于所述初始化光谱数据集和所述初始化特征种群基因，确定分析方法的模型参量和评测指标； 所述适应度函数基于所述初始化特征种群基因以及所述分析方法的模型参量和评测指标，获取种群适应度；所述适应度函数表示为fnMtdfg,k,Mv，其中，fg为初始化特征种群基因，k为分析方法的评测指标，Mv为分析方法的模型参量，由此获得种群适应度为fitness； 所述遗传算法基于所述种群适应度以及所述初始化特征种群基因进行迭代，得到新的特征种群基因，直到所述遗传算法的迭代代数到达设定最大值或所述种群适应度达到设定适应度阈值，最后获取的新的特征种群基因为最优特征种群基因； 当所述若干优化轮次达到设定优化轮次，获取设定优化轮次中每轮的最优特征种群基因构成的最优特征种群基因集合对应的优化光谱特征信息集合； 对所述优化光谱特征信息集合进行组合统计以及判别分析，完成自适应特征谱线的筛选，包括： 对所述优化光谱特征信息集合进行概率分析、频率分析中的一种或多种，得到每条特征谱线的统计信息； 通过判别分析，若每条特征谱线的统计信息对应的评测值大于设定的筛选阈值，完成对所述优化光谱特征信息集合的自适应特征谱线的筛选。

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