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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利基于随机投影算法的近红外光谱定量分析降维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：CN114676792B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210385752.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于随机投影算法的近红外光谱定量分析降维方法及系统是由杜文莉;赵云蒙;何仁初;钟伟民;杨明磊设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随机投影算法的近红外光谱定量分析降维方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及近红外建模数据处理技术领域，更具体的说，涉及一种基于随机投影算法的近红外光谱定量分析降维方法及系统。本发明包括：步骤S1、获取近红外光谱xval样本及对应的理化性质值yval作为样本集；步骤S2、将样本集划分为校正集和验证集，计算平均光谱xavg；步骤S3、分别对近红外光谱xval和平均光谱xavg进行预处理得到光谱矩阵Xval和平均光谱矩阵Xavg；步骤S4、基于高斯随机投影算法对光谱矩阵Xval进行随机降维投影，得到降维后的光谱矩阵XvalRed；步骤S5、建立人工神经网络预测模型；步骤S6、采用验证集对模型进行检验；步骤S7、对输入的近红外光谱进行定量分析，输出对应的理化性质预测值。本发明不需要进行光谱的波长选择，降低建模难度，缩短建模的时间。

本发明授权基于随机投影算法的近红外光谱定量分析降维方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于随机投影算法的近红外光谱定量分析降维方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取近红外光谱xval及对应的理化性质值yval作为样本集； 步骤S2、将样本集划分为校正集和验证集，根据校正集的近红外光谱xval计算平均光谱xavg； 步骤S3、对校正集的近红外光谱xval进行预处理得到光谱矩阵Xval，对校正集的平均光谱xavg进行预处理得到平均光谱矩阵Xavg； 步骤S4、基于高斯随机投影算法对校正集的光谱矩阵Xval进行随机降维投影，得到降维后的光谱矩阵XvalRed； 步骤S5、基于降维后的光谱矩阵XvalRed，建立人工神经网络预测模型； 步骤S6、采用验证集对步骤S5建立的人工神经网络预测模型进行检验； 步骤S7、基于步骤S6检验后的人工神经网络预测模型，对输入的近红外光谱进行定量分析，输出对应的理化性质预测值； 所述步骤S4，进一步包括： 步骤S41、根据平均光谱矩阵Xavg得到高斯随机投影过渡矩阵P； 步骤S42、基于高斯随机投影过渡矩阵P，对光谱矩阵Xval进行随机降维投影，得到降维后的光谱矩阵XvalRed。

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