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龙图腾网获悉吉林农业大学申请的专利一种鸡粪粗蛋白含量检测模型构建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：CN120913661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511439432.7，技术领域涉及：G16B40/10；该发明授权一种鸡粪粗蛋白含量检测模型构建方法和系统是由周丽娜;周雷进雨;吴洪博;于晨;王明一;吕天平;李天昊;姜海龙;李锦生;王君;孔丽娟;费树龙设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种鸡粪粗蛋白含量检测模型构建方法和系统在说明书摘要公布了：一种鸡粪粗蛋白含量检测模型构建方法、系统和检测方法，涉及生物信息学技术领域，解决了现有鸡粪粗蛋白含量检测技术成本高、污染大和效率低的问题，提高了鸡粪资源施用的精准度。获得的样本集包括鸡粪的可见‑近红外反射光谱和粗蛋白含量；采用多种预处理方法对所述可见‑近红外反射光谱进行预处理；利用偏最小二乘回归模型筛选出最佳的预处理方法和对应的预处理光谱；利用多种特征选择方法获得特征波段；基于所述粗蛋白含量和特征波段，构建并筛选出最佳的鸡粪粗蛋白含量检测模型。本发明所述的方法适用于粪便资源利用对鸡粪粗蛋白含量检测。

本发明授权一种鸡粪粗蛋白含量检测模型构建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种鸡粪粗蛋白含量检测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，获得样本集，所述样本集中包括鸡粪的可见-近红外反射光谱和粗蛋白含量； 步骤二，采用多种预处理方法对所述可见-近红外反射光谱进行预处理，获得每种预处理方法对应的预处理光谱； 所述的多种预处理方法，具体指SG平滑、多元散射校正MSC、标准正态化SNV、平均归一化MN、基线偏移B、去趋势化D、一阶导数FD或二阶导数SD预处理方法； 步骤三，基于所述粗蛋白含量和所述多种预处理方法对应的预处理光谱，建立并评价所述多种预处理方法对应的偏最小二乘回归模型，获得评价结果；根据所述评价结果，筛选出最佳的预处理方法和对应的预处理光谱； 步骤四，利用多种特征选择方法分别对所述预处理光谱进行特征选择，获得每种特征方法对应的特征波段； 所述的多种特征选择方法具体指竞争性自适应重加权抽样方法CARS、连续投影方法SPA或随机蛙跳方法RF； 步骤五，基于所述粗蛋白含量和所述多种特征选择方法对应的特征波段，构建所述多种特征选择方法对应的多种监督学习模型，通过对多种监督学习模型进行评价，筛选出最佳的特征选择-监督学习模型； 所述的多种监督学习模型具体指：粒子群优化支持向量回归机模型POS—SVR、BP神经网络模型BP-NN或极限学习机模型ELM； 步骤六，结合步骤三筛选出的预处理方法和步骤五筛选出的特征选择-监督学习模型，获得最终的鸡粪粗蛋白含量检测模型。

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