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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于近红外光谱技术的渣土含水率智能感知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：CN121118001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511651131.0，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于近红外光谱技术的渣土含水率智能感知方法是由孙晓辉;谭北海;陈曦;陈湘生;廖博文;梁靖康;董紫君;宋合龙;王锋设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于近红外光谱技术的渣土含水率智能感知方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工程渣土智能检测和资源化利用技术领域，特别涉及一种基于近红外光谱技术的渣土含水率智能感知方法。其包括步骤：S1.渣土样品含水率分级制备：对渣土样品进行干燥、筛分与加水分级处理，制备不同含水率的渣土样品；S2.近红外光谱数据采集与信号获取：采集渣土样品的反射光谱，多次采样取平均获得稳定原始数据；S3.数据预处理处理与光谱综合相关性得分函数生成：对光谱数据进行数据预处理，获取相关性得分函数；S4.特征提取与含水率预测模型建立：提取含水率相关波段，建立含有高精度预测关系的含水率预测模型；S5.渣土含水率预测与智能识别：输入光谱数据，输出渣土含水率。本发明具有高效自动化、高效率、高精度、广泛适用性等特点。

本发明授权一种基于近红外光谱技术的渣土含水率智能感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近红外光谱技术的渣土含水率智能感知方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.渣土样品含水率分级制备：对渣土样品进行干燥、筛分与加水分级处理，制备不同含水率的渣土样品； S2.近红外光谱数据采集与信号获取：使用近红外光谱仪采集渣土样品的反射光谱，多次采样取平均获得稳定原始数据； S3.数据预处理处理与光谱综合相关性得分函数生成：对光谱数据进行数据预处理，采用多相关系数打分与归一化处理，获取相关性得分函数； S4.特征提取与含水率预测模型建立：提取含水率相关波段，利用可变滑动窗口进行特征提取与优化，结合PLSR模型建立含有高精度预测关系的含水率预测模型； S5.渣土含水率预测与智能识别：输入光谱数据，输出渣土含水率； 所述步骤S2具体包括： S21.采用近红外光谱仪对渣土样品在近红外波段下的光谱反射特征进行数据采集，光谱覆盖范围为1600~2400nm，采集过程中保持恒定的光源亮度与入射角度，固定探头与样品表面的距离，并屏蔽外部环境光干扰； S22.每个渣土样品选取不同位置进行多点测量，重复采集多次取平均值； S23.近红外光谱仪实时记录波长与反射率数据，并以波长-反射率矩阵形式输出； 所述步骤S3中，对光谱数据进行数据预处理，采用多相关系数打分与归一化处理的过程具体包括： S31.对每个波长点与渣土含水率之间的相关性进行定量计算，以识别出光谱中与含水率变化最密切的特征区域； 对于光谱反射率矩阵X：形状为n×m，其中n是样本数，m是波长数；具体表示为： ， 其中，是矩阵X中第p行第i列的元素，表示第p个样本在第i个波长下的光谱反射率；xi是矩阵X中的第i列，表示第i个波长的所有样本反射率： ， 含水率向量y：长度为n，包含每个样本的含水率； ， 其中，表示第i个样本的含水率； 计算以下几类相关指标： 线性相关系数 ， 其中，表示反射率值的标准差，表示含水率的标准差，是反射率值和含水率的协方差； 单调相关系数 ， 其中与分别为反射率和含水率的秩值；n代表的是样本数量； 互信息系数 ， 其中，是联合概率分布，表示第i个波长的反射率和含水率的联合概率；是第i个波长反射率的边缘概率分布；是含水率y的边缘概率分布； 对各指标进行归一化处理，并建立单点综合得分函数，获得单波长相关性曲线： ， 其中为经验权重系数，为经最大最小值归一化后的互信息值； 对得到的函数对应曲线采用Savitzky–Golay平滑算法进行噪声抑制与曲线平滑，筛选出满足的高相关性波段集合，其中为经验设定的阈值； 所述步骤S3中，获取相关性得分函数的过程具体包括： S32.在获得单波长相关性曲线后，采用带宽归一的平均相关得分方法对候选波段的显著性进行判定； 设相邻波谷点为与，该区间对应一个完整的吸收峰区域，定义该区间的平均相关得分为： ， 其中，为光谱在波长处的综合相关性得分函数，为相邻波谷点形成的吸收区间； 通过数值积分计算各区间的平均相关得分，并对结果进行比较，得分最高的区间对应含水率相关性最强、光谱响应最显著的区域。

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