上海交通大学孙天洋获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利异源激光诱导击穿光谱之间的迁移和标准化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:CN115436343B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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:202211119341.1,技术领域涉及:G01N21/71;该发明授权异源激光诱导击穿光谱之间的迁移和标准化方法及系统是由孙天洋;俞进设计研发完成,并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本异源激光诱导击穿光谱之间的迁移和标准化方法及系统在说明书摘要公布了:本发明提供了一种异源激光诱导击穿光谱之间的迁移和标准化方法及系统。次级光谱经迁移和标准化,能够通过主光谱反演模型进行有效预测,获得高性能分析结果。本方法和系统的实施在合理制备样品,并合理将所制备的样品划分为模型训练样品集和模型测试样品集的前提下,分为光谱迁移和标准化模型训练阶段和模型测试阶段,包括光谱预处理、正则化、模型训练和测试,通过分块的多层神经网络,构建主次设备形态光谱间的迁移和标准化模型,极大程度地消除不同设备形态所产生光谱之间的差异,提高多台设备联用时主要光谱反演模型的泛化性,同一台设备针对不同操作规范及老化的稳定性,和同一台设备使用不同条件进行实验时的可比较性。
本发明授权异源激光诱导击穿光谱之间的迁移和标准化方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种异源激光诱导击穿光谱之间的迁移和标准化方法,其特征在于;所述方法包括模型训练阶段和模型测试阶段,所述模型训练阶段包括如下步骤: 步骤S1:制备样品,将样品划分为模型训练样品集和模型测试样品集; 步骤S2:定义主要设备形态和次要设备形态; 步骤S3:采集模型训练样品原始光谱,使用主次设备形态进行实验,分别采集训练样品集中所有样品的原始主光谱和原始次光谱; 步骤S4:进行光谱预处理,原始主次光谱进行数据预处理,预处理步骤包括去基线、归一化和平均,得到预处理主次光谱; 步骤S5:光谱分段正则化,每一张预处理主、次光谱等分成若干光谱段,每一光谱段里所有的主、次光谱强度分别除以该段主、次光谱集的极大值,将每一光谱段的主、次光谱强度值转换到[0,10]区间内; 步骤S6:生成模型训练光谱对,训练样品集中每一样品不同的正则化主、次光谱之间进行随机配对组合,得到模型训练光谱对; 步骤S7:划分训练和验证光谱数据集,将模型训练光谱对按照比例划分为训练光谱数据集和验证光谱数据集; 步骤S8:光谱迁移和标准化模型训练,按照步骤S5的光谱等分段,针对每一段光谱进行建模,将训练光谱数据集和验证光谱数据集输入网络,通过轮换,进行交叉验证,逐步地将该段内的每一训练光谱对的主、次光谱之间的差异缩小,进行模型的优化和训练,得到相应的分段光谱迁移和标准化模型,交叉验证结果给出分段模型定标性能;各光谱段进行平行或依次运算,构建多模块分段模型,与光谱段一一对应;分段模型的集合为整张光谱的迁移和标准化模型;分段模型定标性能进行平均,得出光谱迁移和标准化模型定标性能; 所述模型测试阶段包括如下步骤: 步骤1:采集模型测试样品原始光谱,在步骤S1和S2的基础上,使用主次设备形态进行实验,分别采集测试样品集中所有样品的原始主光谱和原始次光谱; 步骤2:进行光谱预处理,原始主次光谱进行数据预处理,预处理步骤包括去基线、归一化和平均,得到预处理主次光谱; 步骤3:光谱分段正则化,每一张预处理次光谱等分成若干光谱段,每一光谱段里所有的次光谱强度分别除以该段次光谱集的极大值,将每一光谱段的次光谱强度值转换到[0,10]区间内; 步骤4:光谱迁移和标准化,正则化测试次光谱输入光谱迁移和标准化模型,计算得测试样品标准化正则次光谱; 步骤5:去正则化,对测试样品标准化正则次光谱按照训练样品主光谱正则化参数进行反运算,去正则化,产生测试样品标准化次光谱; 步骤6:模型预测性能评估,测试样品标准化次光谱与同一测试样品预处理主光谱比较,给出模型预测性能;用于表征将模型用于计算未知样品通过相同的次级设备形态所产生的光谱,并进行与测试样品相同的光谱预处理和正则化去正则化,所获得的未知样品标准化次光谱的性能; 所述步骤S2中所定义的设备形态包括设备生产厂家、批次型号、设备的使用参数和其老化程度、设备使用实验条件;所定义的主要设备形态指一种特定的设备形态;所定义的次要设备形态至少包括一种不同于主要设备形态的特定设备形态。
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