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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳);深圳市药品检验研究院(深圳市医疗器械检测中心);中国食品药品检定研究院(国家药品监督管理局医疗器械标准管理中心、中国药品检验总所)申请的专利基于自适应权重融合的薄层色谱成分分析方法及相关设备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：CN114638977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210240410.8，技术领域涉及：G06V10/56；该发明授权基于自适应权重融合的薄层色谱成分分析方法及相关设备是由卢光明;余霖雨;张正设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应权重融合的薄层色谱成分分析方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自适应权重融合的薄层色谱成分分析方法及相关设备。本发明提供的基于自适应权重融合的薄层色谱成分分析方法，对待分析样本的薄层色谱图像和已知成分的目标样本的薄层色谱图像进行特征向量提取以及谱带提取，使用特征向量匹配和色谱带的相对位置关系作为鉴别要素输入至神经网络中进行成分鉴别，融合了特征点相似度和谱带位置关系相似度，可以提升薄层色谱成分分析结果的准确性和效率。

本发明授权基于自适应权重融合的薄层色谱成分分析方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应权重融合的薄层色谱成分分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分析图像，其中，所述待分析图像为待分析样本的薄层色谱图像，将所述待分析图像输入至预设滤波器，通过所述预设滤波器提取所述待分析图像中的各个第一特征向量；将所述第一特征向量与目标样本的各个模板特征向量进行匹配，基于匹配结果获取所述待分析样本和所述目标样本的第一相似度分数，其中，所述模板特征向量为从所述目标样本的薄层色谱图像中提取的特征向量；将所述待分析图像输入至已训练的第一神经网络，获取所述第一神经网络输出的所述待分析图像中的各个第一谱带；基于各个所述第一谱带之间的相对位置和所述目标样本的各个模板谱带之间的相对位置获取所述待分析样本和所述目标样本的第二相似度分数，其中，所述目标样本的所述模板谱带为所述目标样本的薄层色谱图像中提取的谱带；将所述待分析样本和各个所述目标样本的所述第一相似度分数和所述第二相似度分数输入至已训练的第二神经网络，获取所述第二神经网络输出的成分分析结果；所述第二神经网络采用MLP结构，根据所述第一相似度分数和所述第二相似度分数前向传播进行自适应的权重融合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳);深圳市药品检验研究院(深圳市医疗器械检测中心);中国食品药品检定研究院(国家药品监督管理局医疗器械标准管理中心、中国药品检验总所)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。