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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利基于迁移学习的可解释神经网络的光谱分解方法和装置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：CN119125037B 。

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：202411135084.X，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权基于迁移学习的可解释神经网络的光谱分解方法和装置是由刘诚;刘弨;邢成志;唐天宇;孙仲谋;彭浩辰;王再伟设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的可解释神经网络的光谱分解方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于迁移学习的可解释神经网络的光谱分解方法和装置，包括：利用第一光谱数据集对基于神经网络进行基于第一标签集且关于光谱分解污染物气体绝对浓度任务的监督学习；利用第二光谱数据集对监督学习后的神经网络进行基于第二标签集且关于光谱分解污染物气体绝对浓度任务的迁移学习，得到光谱分解模型；将待预测的光谱数据输入至光谱分解模型中进行光谱分解得到污染气体的绝对浓度，同时利用可解释器分析光谱分解模型中不同污染气体光谱和绝对浓度之间的可解释性关系，该方法和装置可以实现从原始光谱到污染气体绝对浓度的预测，为提高遥感被动紫外成像的准确度和增加监测数据的可信度提供科学依据。

本发明授权基于迁移学习的可解释神经网络的光谱分解方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的可解释神经网络的光谱分解方法，其特征在于，包括以下步骤：利用搭建的实验平台测量不同角度不同浓度标气的第一光谱数据及对应的第一标签数据，同时基于辐射传输模型模拟得到不同角度不同浓度标气的第二光谱数据及对应的第二标签数据，随机混合第一光谱数据及其对应的第一标签数据、第二光谱数据及其对应的第二标签数据得到第一光谱数据集及对应的第一标签集；利用第一光谱数据集对基于神经网络进行基于第一标签集且关于光谱分解污染物气体绝对浓度任务的监督学习；将实地采集的光谱数据构建成第二光谱数据集及对应的第二标签集，包括：在实地工业场景对于污染气体排放口进行实地采集，具体包括：对污染气体排放口进行采样，并将采样样本进行定量检测获得污染物气体的绝对浓度真值构建第二标签集，对相同污染气体排放口的相同位置相同时间的排放光谱进行遥感光谱采集，获取光谱数据构建第二光谱数据集；利用第二光谱数据集对监督学习后的神经网络进行基于第二标签集且关于光谱分解污染物气体绝对浓度任务的迁移学习，得到光谱分解模型；将待预测光谱数据输入至光谱分解模型中进行光谱分解得到污染气体的绝对浓度，同时利用可解释器分析光谱分解模型中不同污染气体光谱和绝对浓度之间的可解释性关系。

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