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龙图腾网恭喜中国矿业大学;国电环境保护研究院有限公司申请的专利基于NIR和多距离域泛化的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：CN119985392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510476882.7，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权基于NIR和多距离域泛化的快速检测方法及系统是由邹亮;许世凡;任柯龙;王宏亮;徐茗;雷萌;傅晨骏;吴浩设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于NIR和多距离域泛化的快速检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于NIR和多距离域泛化的快速检测方法及系统。其包括：提供待检物质的待检近红外光谱数据，并将待检近红外光谱数据加载到构建的品质参数检测模型，以利用所述品质参数检测模型对待检近红外光谱数据进行品质检测处理，其中，品质参数检测模型先对待检近红外光谱数据进行域不变特征提取，以提取得到待检近红外光谱数据的待检域不变特征，此后，品质参数检测模型对待检域不变特征进行多尺度空间特征提取预测处理，以经多尺度空间特征提取预测处理后生成待检物质的品质参数。本发明能适应不同采集距离下近红外光谱数据的快速检测需求，提高对待检物质的品质参数检测的效率与精度。

本发明授权基于NIR和多距离域泛化的快速检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于NIR和多距离域泛化的快速检测方法，其特征是，所述快速检测方法包括：提供待检物质的待检近红外光谱数据，并将待检近红外光谱数据加载到构建的品质参数检测模型，以利用品质参数检测模型对待检近红外光谱数据进行品质检测处理，并在品质检测处理后生成所述待检物质的品质参数，其中，提供待检近红外光谱数据时，至少包括对待检物质进行近红外光谱采集，其中，对待检物质执行近红外光谱采集时，采集距离位于多距离域的采集阈值内；品质检测处理时，至少进行域不变特征提取处理以及多尺度空间特征提取预测处理，其中，品质参数检测模型先对待检近红外光谱数据进行域不变特征提取，以提取得到待检近红外光谱数据的待检域不变特征，此后，对待检域不变特征进行多尺度空间特征提取预测处理，以生成待检物质的品质参数；所述品质参数检测模型包括检测线性层、域不变特征提取单元、回归预测单元以及预测输出单元，其中，检测线性层与域不变特征提取单元连接，域不变特征提取单元与回归预测单元适配连接；进行品质检测处理时，利用检测线性层对待检近红外光谱数据进行线性变换处理，并将线性变换处理得到待检近红外光谱变换数据加载到域不变特征提取单元内；利用域不变特征提取单元对待检近红外光谱变换数据进行域不变特征提取，并将域不变特征提取得到的待检域不变特征加载到回归预测单元；利用回归预测单元对待检域不变特征进行多尺度空间特征提取预测处理，并将得到待检多尺度空间特征加载到预测输出单元；基于所接收的待检多尺度空间特征，预测输出单元输出待检物质的品质参数；所述域不变特征提取单元包括若干依次串接的域不变特征提取模块，其中，位于串接首部的域不变特征提取模块与检测线性层连接；所述回归预测单元包括若干依次串接的回归预测头，其中，回归预测单元内回归预测头的数量与域不变特征提取单元内域不变特征提取模块的数量相一致，其中，处于串接尾部的回归预测头与预测输出单元适配连接；在品质参数检测模型内，每个域不变特征提取模块跳跃连接至对应的回归预测头；构建品质参数检测模型时，构建方法包括：构建品质参数检测基础模型，并制作用于对所述品质参数检测基础模型训练用的基础模型训练数据集，其中，所述品质参数检测基础模型还包括重建解码单元以及判别器，其中，重建解码单元、判别器均与域不变特征提取单元适配连接；所述基础模型训练数据集包括若干模型数据样本，其中，制作基础模型训练数据集时，将训练物质在不同训练采集距离下进行近红外光谱采集，以基于所采集的训练近红外光谱数据以及训练物质的品质标签形成一个模型数据样本，训练物质与待检物质属于同一类物质，且训练采集距离也位于多距离域的采集阈值内；将基础模型训练数据集至少划分为训练样本集以及验证样本集，以利用训练样本集对多距离域品质参数检测基本模型进行模型训练，并利用验证样本集对多距离域品质参数检测基本模型进行模型验证，其中，利用训练样本集对多距离域品质参数检测基本模型进行模型训练时，在每个批次训练过程中，先对品质参数检测基础模型内的检测线性层、域不变特征提取单元、预测输出单元、重建解码单元和回归预测单元进行训练，再对判别器进行训练；对多距离域品质参数检测基本模型进行模型训练达到目标状态，且利用验证样本集对多距离域品质参数检测基本模型进行模型验证通过后，基于模型训练达到目标状态的多距离域品质参数检测基本模型形成品质参数检测模型。

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