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龙图腾网恭喜中国检验认证集团河北有限公司;中国矿业大学申请的专利基于近红外光谱的铝土矿中铝含量快速检测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：CN119413751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510015936.X，技术领域涉及：G01N21/3563；该发明授权基于近红外光谱的铝土矿中铝含量快速检测方法及系统是由徐志彬;许世凡;张晓艳;左玉昊;罗汇丰;刘云通;邹亮;雷萌设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于近红外光谱的铝土矿中铝含量快速检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于近红外光谱的铝土矿中铝含量快速检测方法及系统，旨在满足地球科学、资源勘探、人工智能等跨领域的需求。传统铝土矿Al2O3检测方法成本高昂、使用仪器昂贵、效率低，限制了其在科研、工业和管理领域的应用。针对上述问题，本发明利用采集到的铝土矿近红外光谱数据以及样本对应Al2O3标准值建立样本数据库；构建并训练基于DenseNet和Roformer的深度学习模型，使其适用于捕获铝土矿光谱与其Al2O3含量的非线性关系，可简单高效地实现对铝土矿Al2O3的快速检测和分析。

本发明授权基于近红外光谱的铝土矿中铝含量快速检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于近红外光谱的铝土矿中铝含量快速检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集铝土矿样本的近红外光谱数据，构建铝土矿数据集；S2：使用X射线荧光光谱法测定铝土矿样本的Al2O3含量作为标签；S3：采用SNV方法对铝土矿数据集进行数据预处理，得到待检铝土矿样本集；S4：采用五折交叉验证将待检铝土矿样本集、对应的Al2O3含量标签划分为训练集、验证集和测试集，在每一折中，20%的数据被分配为测试集，用于模型的最终评估，在剩下的80%数据中，进一步划分出10%作为验证集，用于调整和选择模型的超参数，剩余的数据作为训练集，用于模型的实际训练过程；S5：将训练集输入至基于DenseNet和Roformer的深度学习模型进行训练，使用验证集输入至模型中进行模型的验证，得到最优的模型，其中，Roformer模块包括：旋转的位置编码块、自注意力块、层标准化和前向传播块，旋转的位置编码块和自注意力块捕捉到不同波长点之间的长距离依赖关系；S6：将测试集输入到最优的模型中，得到待检铝土矿样本集对应的Al2O3含量。

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