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龙图腾网获悉浙江农林大学申请的专利一种基于自监督学习的LIBS降噪模型的建立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：CN120104986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510578838.7，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于自监督学习的LIBS降噪模型的建立方法是由张挺松;王张婷;刘子源;戴宇佳设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自监督学习的LIBS降噪模型的建立方法在说明书摘要公布了：本发明涉及降噪模型建立方法技术领域，具体为：一种基于自监督学习的LIBS降噪模型的建立方法，具体包括以下步骤：步骤一，确定模型架构：基于盲点网络架构，采用盲点网络架构，盲点网络架构基于自监督学习，在原始光谱数据中随机遮挡某些数据点，利用盲点卷积模块根据其余未遮挡部分数据推断缺失部分的真实值，以此在无不含噪声的目标数据情况下实现降噪；步骤二，构建降噪模型：且降噪模型包括掩膜模块以及降噪编码模块。本发明中的降噪模型无论是在高强度波段还是低强度波段，都能在有效降噪的同时很好地保留光谱细节特征，精准还原原始光谱信号，确保检测结果的准确性，避免因失真而导致的元素误判或漏判。

本发明授权一种基于自监督学习的LIBS降噪模型的建立方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的LIBS降噪模型的建立方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤一，确定模型架构：基于盲点网络架构，采用盲点网络架构，盲点网络架构基于自监督学习，在原始光谱数据中随机遮挡某些数据点，利用盲点卷积模块根据其余未遮挡部分数据推断缺失部分的真实值，以此在无不含噪声的目标数据情况下实现降噪； 步骤二，构建降噪模型：且降噪模型包括掩膜模块以及降噪编码模块； 步骤三，设定训练过程参数： 步骤四，进行模型封装与应用； 步骤二中，构建降噪模型的具体方法如下； 掩膜模块：在每轮训练开始时，根据预设掩膜比例，随机选择光谱数据位置生成布尔遮罩，将遮罩应用于输入光谱数据，把遮罩中True对应位置的光谱值设为零，生成部分缺失的输入数据用于训练，下一轮训练重新生成掩模； 降噪编码模块：以1D盲点卷积为核心，将传统卷积核改为中心为0的盲点卷积核，模块由多个1D盲点卷积层构成，用于处理一维光谱信号，输入经掩膜处理后的光谱数据，目标输出为原始光谱，通过多层盲点卷积提取光谱数据的局部特征，每层卷积后使用ReLU激活函数引入非线性，输出层通过线性变换还原光谱信号，预测掩膜位置的光谱值； 设计损失函数：采用结合均方误差和总变差正则化的自定义损失函数，,其中，衡量去噪后光谱数据与原始光谱的误差，用于平滑预测信号，为正则化系数。

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