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龙图腾网恭喜长沙矿冶研究院有限责任公司申请的专利激光诱导击穿光谱的多元素定量分析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：CN119691407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510199100.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权激光诱导击穿光谱的多元素定量分析方法及系统是由黄勇;刘石梅;夏星;刘洋设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本激光诱导击穿光谱的多元素定量分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了诱导击穿光谱的多元素定量分析方法及系统，该方法包括构建激光诱导击穿光谱的多元素定量分析模型，并用训练好的多元素定量分析模型对目标激光诱导击穿光谱的元素含量进行预测；多元素定量分析模型包括依次连接的输入层、特征提取层以及输出层，特征提取层包括注意力融合单元，注意力融合单元包括多条并行、且尺度不同的特征提取分支以及特征拼接子单元，每条特征提取分支均跳跃连接排序位置相邻、且卷积深度比其大的其他特征提取分支；特征拼接子单元用于将多条特征提取分支输出的特征图进行拼接；本发明通过多分支并行结构和特征融合机制，实现对多尺度特征的高效提取与融合，提升网络对复杂特征的表达能力，同时降低计算复杂度。

本发明授权激光诱导击穿光谱的多元素定量分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种激光诱导击穿光谱的多元素定量分析方法，其特征在于，包括以下步骤：构建激光诱导击穿光谱的多元素定量分析模型，所述多元素定量分析模型包括依次连接的输入层、特征提取层以及输出层，所述特征提取层包括至少一个多级特征提取模块，所述多级特征提取模块包括注意力融合单元，所述注意力融合单元包括多条并行的特征提取分支以及特征拼接子单元，多条特征提取分支分别用于执行不同大小维度的卷积操作以提取不同尺度的特征图，按卷积深度对所述多条特征提取分支进行排序，每条特征提取分支均跳跃连接排序位置相邻、且卷积深度比其大的其他特征提取分支；所述特征拼接子单元用于将多条特征提取分支输出的特征图进行拼接；从历史数据中获取激光诱导击穿光谱的光谱特征数据，以构建训练数据集，并用所述训练数据集训练所述多元素定量分析模型，并用所述多元素定量分析模型对目标激光诱导击穿光谱的元素含量进行预测；所述注意力融合单元包括小尺度特征提取分支、中尺度特征提取分支、高尺度特征提取分支；所述小尺度特征提取分支包括第一卷积、第二卷积、特征融合块，所述第一卷积的输出端分别连接所述第二卷积、特征融合块的输入端，所述第二卷积的输出端连接所述特征融合块的输入端；所述中尺度特征提取分支包括第三卷积、第四卷积、第一特征拼接块，所述第三卷积的输出端分别连接所述第四卷积、第一特征拼接块的输入端，所述第四卷积的输出端连接所述第一特征拼接块的输入端；所述第二卷积的输出端还跳跃连接所述第一特征拼接块的输入端；所述高尺度特征提取分支包括第五卷积、第六卷积、第二特征拼接块，所述第五卷积的输出端分别连接所述第六卷积、第二特征拼接块的输入端，所述第五卷积的输出端连接所述第二特征拼接块的输入端；所述第六卷积的输出端还跳跃连接所述第二特征拼接块的输入端；所述第一卷积的卷积尺度大于第二卷积的卷积尺度，所述第三卷积的卷积尺度大于第四卷积的卷积尺度，所述第五卷积的卷积尺度大于第六卷积的卷积尺度；第一卷积的卷积尺度小于第三卷积的卷积尺度，第三卷积的卷积尺度小于第五卷积的卷积尺度；第二卷积的卷积尺度小于第四卷积的卷积尺度，第四卷积的卷积尺度小于第六卷积的卷积尺度；和或所述注意力融合单元还包括多个特征精炼块，多个特征精炼块与多个特征提取分支一一对应，每个特征提取分支的输出端均通过其对应的特征精炼块与所述特征拼接子单元的输入端连接。

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